Tag: hierarchical-clustering
Hierarchische clustering ein clustering-Verfahren erzeugt Cluster auf mehreren hierarchischen Ebenen und erzeugt dadurch eine Struktur von Clustern. Hierarchische clustering stellt die Vorteile der Analysten mit seinen Visualisierungs-potential.
Warum cluster plot-Etiketten mit Zeilen anstelle der Namen aus Spalte "ID"?
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Ich arbeite mit einem Datensatz (Spalte 1=gen-Namen und Spalte 2 = Ausdruck von Werten) und ich versuche mich Grad an einem cluster-plot, aber was ich finde, ist, dass die äste sind gekennzeichnet durch Zeilennummer, anstatt den gen-ID
Wie berechnen clustering Entropie? Ein funktionierendes Beispiel oder software-code
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Möchte ich berechnen Sie die Entropie dieser Beispiel-Schema http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/evaluation-of-clustering-1.html Kann jemand bitte Schritt für Schritt erklären, mit echten Werten? Ich weiß, es gibt unliminted viele Formeln, aber ich bin wirklich schlecht im Verständnis der Formeln 🙂 Beispielsweise
Schneiden SciPy hierarchisch in Clustern das dendrogramm über einem Schwellenwert
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Ich versuche, SciPy ist dendrogram Methode zu schneiden, meine Daten in eine Anzahl von Clustern, die basierend auf einem Schwellenwert. Jedoch, sobald ich eine das dendrogramm und abrufen der color_list, es ist ein fehlender Eintrag in der
Wie generieren Sie einen plot der Residuen versus Prädiktor-variable für ein gemischtes Modell?
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Meine gemischten Modell ist wie folgt: model <- lme(Cost~1+Units, random=~1+Units|Factory, method="ML", data=A) Mir wurde gesagt ich solle den code unten, um plot-Residuen gegen fitted Werte und es hat geklappt: plot(fitted(model), resid(model)) Jedoch zeigte es mir eine Fehlermeldung,
Extrahieren von Cluster von seaborn clustermap
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Ich bin mit der seaborn clustermap zum erstellen von Clustern und visuell funktioniert es Super (diese Beispiel produziert sehr ähnliche Ergebnisse). Aber ich habe Schwierigkeiten, herauszufinden, wie programmgesteuert zu extrahieren, die Cluster. Zum Beispiel, in dem Beispiel-link,
basic clustering mit r
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Ich bin neu in R und Datenanalyse. Ich versuche eine einfache benutzerdefinierte Empfehlung system für eine web-site. Also, als Eingabe Informationen, die ich haben user/session-id,item-id,item-price die die Nutzer geklickt haben. c165c2ee-81cf-48cf-ba3f-83b70204c00c 161785 124.0 a886fdd5-7cee-4152-b1b7-77a2702687b0 643339 42.0 5e5fd670-b104-445b-a36d-b3798cd43279
Wie zu beheben kmeans Fehler in r : 'mehrere cluster-Zentren als eindeutige Daten-Punkte"
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Wenn ich ein kmeans-Algorithmus erhalte ich diese Fehlermeldung : Error in kmeans(x, 2, 15) : more cluster centers than distinct data points. Wie kann dieser Fehler behoben werden und was bedeutet es ? Ich denke, dass meine
Geo-clustering R (einfaches Beispiel)
3 Antworten
Habe ich diese einfache data.frame lat<-c(1,2,3,10,11,12,20,21,22,23) lon<-c(5,6,7,30,31,32,50,51,52,53) data=data.frame(lat,lon) Die Idee ist zu finden, die räumlichen Clustern, basierend auf dem Abstand Erste, ich plot der Karte (lon,lat) : plot(data$lon,data$lat) so klar habe ich drei Clustern basieren, in der
Wie man flat clustering der entsprechenden Farbe Clustern in der das dendrogramm erstellt von scipy
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Den code gepostet hierhabe ich mir eine schöne hierarchische clustering: Sagen wir mal das die das dendrogramm auf der linken Seite die erstellt wurde, indem es so etwas wie Y = sch.linkage(D, method='average') # D is a
Textclusterung mit Levenshtein-Abständen
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Habe ich eine Reihe (2k - 4k) der kleine Zeichenfolgen (3-6 Zeichen) und ich möchten cluster. Seit ich strings, die früheren Antworten auf Wie funktioniert clustering (vor allem String-clustering)?teilte mir mit, dass Die Levenshtein-Distanz ist gut zur
Tutorial für scipy.cluster.hierarchy
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Ich versuche zu verstehen, wie Sie zu manipulieren eine Hierarchie cluster, aber die Dokumentation ist zu ... technisch?... und ich kann nicht verstehen, wie es funktioniert. Gibt es irgendein tutorial, das mir helfen kann, mit zu beginnen,
Hierarchisches Clustering von 1 Million Objekten
2 Antworten
Kann jemand Punkt mich zu einem hierarchischen clustering-tool (vorzugsweise python) , können cluster ~1 Millionen Objekte? Ich habe versucht hcluster und auch Orange. hcluster hatte Probleme mit 18k-Objekte. Orange war in der Lage, cluster 18k Objekte in
Unterschiede in Heatmap / Clustering-Standardwerten in R (Heatplot vs. Heatmap.2)?
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Ich Vergleiche zwei Methoden zum erstellen von heatmaps mit dendrogramms in R, eines mit made4's heatplot und mit gplots von heatmap.2. Die entsprechenden Ergebnisse sind abhängig von der Analyse, aber ich versuche zu verstehen, warum die defaults
Clustering basierend auf Entfernungsmatrix
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Mein Ziel ist es, cluster Wörtern, basierend auf, wie ähnlich Sie sind mit Bezug zu einem Korpus von text-Dokumenten. Ich habe berechnete Jaccard Ähnlichkeit zwischen jedem paar von Wörtern. In anderen Worten, ich habe einen lichten Abstand
Verwenden Sie die Entfernungsmatrix in scipy.cluster.hierarchy.linkage ()?
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Ich habe eine Distanz-matrix n*n M wo M_ij ist der Abstand zwischen object_i und object_j. So wie erwartet, es hat die folgende form: / 0 M_01 M_02 ... M_0n\ | M_10 0 M_12 ... M_1n | |