dbscan

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    scikitlearn의 DBSCAN을 사용하여 색상 기반의 이미지를 분할하려고합니다. 결과는 입니다. 보시다시피 3 개의 클러스터가 있습니다. 내 목표는 그림의 부표를 다른 클러스터로 분리하는 것입니다. 그러나 분명히 그들은 같은 클러스터로 나타나고 있습니다. 광범위한 eps 값과 min_samples를 시도했지만이 두 가지는 항상 함께 묶입니다. 내 코드

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    기본적으로 원본 데이터의 서브 세트에 유클리드 거리가있는 DBSCAN 알고리즘 (sklearn)을 적용했습니다. 클러스터를 찾았지만 모두 괜찮습니다. 분석을 실행하지 않은 것에서 멀리 떨어진 값만 유지하려고한다는 사실을 제외하고는. 이러한 새로운 것들을 테스트 할 수있는 새로운 거리가 있으며 어떻게해야하는지 이해하고 싶습니다. 없이 수많은 중첩 루프. 사진

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    skelarn의 인터페이스를 사용하여 dbscan의 결과를 평가했습니다. 문서에 따르면 F measure는 분류 메트릭이지만 dbscan은 클러스터링 방법입니다. 이론적으로 클러스터링을위한 외부 평가 방법으로 F 측정 값을 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그렇다면이를 dbscan의 결과를 평가하는 데 어떻게 활용할 수 있습니까?

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    분산 형 플롯으로 시각화 된 2D numpy 어레이에서 각각의 기능 (상태 확률)이있는 약 34,000 개의 데이터 레이블 집합이 입니다. 대다수의 b 데이터 포인트가 맨 아래에 있고 상당히 밀집되어 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 아래 영역을 추출하고 싶습니다. 나는 완벽한 결과를 얻기 위해 노력하지 않습니다. 이것은 단순히

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    데이터 도시 샘플을 가지고 있으며 일부 매개 변수에 대해 클러스터링 중입니다. 하지만 시각적으로 표현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 먼저 clusplot을 사용했지만, 왜 2 개의 구성 요소와 -1에서 1 사이의 데이터를 사용하여 플로팅하는 경우에도 -4에서 4까지의 범위를 가지기 때문에 스케일이 왜 변하는 지 이해할 수 없습니다. 2에서 2까지, 1 예

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    DBSCAN 및 spark_sklearn을 사용하여 입력 데이터를 클러스터링하려고합니다. 클러스터링 후 각 입력 인스턴스의 레이블을 얻고 싶습니다. 가능한가? temp_data = Spark DataFrame containing 'key' and 'features' columns, where 'features' is a Vector. ke

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    저는 python의 sklearn에서 DBSCAN을 사용하여 일부 데이터 포인트를 클러스터링하고 있습니다. 포인트를 클러스터링하기 위해 미리 계산 된 거리 행렬을 사용하고 있습니다. import sklearn.cluster as cl C = cl.DBSCAN(eps = 2, metric = 'precomputed', min_samples =2) db =

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    의 모든 클러스터에 을 가장 발생 위치 찾기 : http://geoffboeing.com/2014/08/clustering-to-reduce-spatial-data-set-size/ 저자는 각 클러스터의 중심 - 대부분의 포인트를 사용합니다. 그러나 각 클러스터에서 가장 많이 나타나는 위치의 좌표를 사용하여 해당 클러스터를 나타내려고합니다. 내 데이터 세트

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    질문 : 밀도 기반 알고리즘에서 클러스터를 어떻게 표현할 수 있습니까? 즉, 프로토 타입 기반 알고리즘에서 클러스터는 모델 기반의 중심점과 분산에 의한 중심점과 데이터 점의 수와 중심점, 길이, 높이 및 각 그리드의 데이터 포인트 수에 의한 그리드 기반 표현으로 나타냅니다. 그렇다면 밀도 기반 알고리즘 (DBSCAN)은 어떻습니까? 출력 클러스터 요약은 어

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    나는 KMeans를 사용하여 일련의 라인에서 클러스터를 추출했으며 그 결과에별로 감명받지 않았고, DBSCAN을 사용해 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 알아보기를 원했습니다. DBSCAN은 클러스터 단어를 KMeans로 출력합니까? DBSCAN을 사용할 수 있었고 클러스터 수를 '3'으로 출력 할 수 있었지만 '3'클러스터를 만들기 위해 어떤 컨텍스트가 작