cluster-analysis

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Clustering efficace di una matrice di similarità

il mio argomento è la similarità e il clustering di (un gruppo di) testo/i. In breve: voglio raggruppare i testi raccolti insieme e dovrebbero apparire in gruppi significativi alla fine. Per fare ques

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Cluster di cluster Networkx

in Networkx, come posso raggruppare i nodi in base al colore dei nodi? Ad esempio, ho 100 nodi, alcuni sono vicini al nero, mentre altri sono vicini al bianco. Nel layout grafico, voglio che nodi con

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Come raggruppare per trend invece che per distanza in R?

I k-medoids nel Clara() funzione utilizza distanza per formare gruppi in modo da ottenere questo schema: a <- matrix(c(0,1,3,2,0,.32,1,.5,0,.35,1.2,.4,.5,.3,.2,.1,.5,.2,0,-.1), byrow=T, nrow=5) cl <-

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Tracciamento dell'output di kmeani (PyCluster impl)

Come avviene l'output grafico di kmea in cluster in python? Sto usando il pacchetto PyCluster. allUserVector è un vettore dimensonal n di m, in pratica n utenti con m caratteristiche. import Pycluster

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clustering con valori NA in R

Sono stato sorpreso di scoprire che clara da library(cluster) consente NA. Ma la documentazione della funzione non dice nulla su come gestisce questi valori. Quindi le mie domande sono: Come clara man

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ordinazione punti cluster utilizzando Kmeans e R

ho set di dati (di 5000 punti con 4 dimensioni) che ho cluster utilizzando Kmeans in R. voglio ordinare i punti in ogni cluster in base alla distanza di il centro di quel gruppo. Molto semplicemente,

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Esportare il dendrogramma come tabella in R

Vorrei esportare un hclust-dendrogramma da R in una tabella dati per importarlo successivamente in un altro software ("fatto in casa"). str(unclass(fit)) fornisce una panoramica testuale per il dendro

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Diagramma dendrogramma in errore Scipy per set di dati di grandi dimensioni

Sto utilizzando Scipy per il clustering gerarchico. Riesco a ottenere ammassi piatti su una soglia usando Fcluster. Ma ho bisogno di visualizzare il dendrogramma formato. Quando uso il metodo dendrogr

5calore

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Matrice di ingresso per cluster di kmev opencv

Questa domanda è specifica per opencv: L'esempio di kmea fornito nella documentazione di opencv ha una matrice a 2 canali - un canale per ogni dimensione del vettore di funzionalità. Ma, alcuni degli

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Misure di qualità del cluster

Matlab fornisce una funzionalità per la valutazione dei metodi di clustering? (compattezza del cluster e separazione dei cluster ....) O c'è qualche toolbox per questo?