나는 유사성에 따라 그룹/클러스터의 수로 단어를 클러스터하는 것에 대해 질문이있다. 유사성은 실제로 WordNet 어휘 데이터베이스를 사용하여 측정 된 의미 론적 유사성이다. 의미 론적 유사성을 추출하고 계산 한 후 나는 형태의 n 개의 * N 대칭 행렬을 가지고 : 행렬은 대규모 데이터 세트에서 추출 된 단어의 10 개 수천 구성되어
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힌트 다른 질문에 대해서는 꽤 당황 스럽습니다. 내가 운동, 더 큰 운동 실제로 일부있어 : hclust를 사용 클러스터 일부 데이터는, (완료) 는 당신이있어 클러스터되는 발견, 완전히 새로운 벡터를 감안할 때 1 가장 가까운 곳입니다. 운동에 따르면이 작업은 아주 짧은 시간 안에 완료되어야합니다. 그러나 몇 주 후에 나는 hclust에서 실제로 얻은 모
계층 구조 클러스터를 조작하는 방법을 이해하려고 시도하고 있지만 설명서가 너무 ... 기술적 인 ... ... 그리고 어떻게 작동하는지 이해할 수 없습니다. 몇 가지 간단한 작업을 단계별로 설명하면서 시작하는 데 도움이되는 자습서가 있습니까? 의 나는 다음과 같은 데이터 세트에 있다고 가정 해 봅시다 : z = linkage(a)
d = dendrogra
hirearchical clustering (구체적으로 hclust)을 사용하여 100 개 이하의 크기와 40 개 이상의 그룹이없는 10 개의 그룹으로 데이터 세트를 클러스터링하려고합니다. 전체 인구의 %. 내가 현재 알고있는 유일한 방법은 반복적으로 cut()을 사용하고 상처의 분산에 만족할 때까지 지속적으로 낮은 레벨을 선택하는 것입니다. 그러나 이렇게
저는 bigcouch를 처음 사용합니다. 완벽하게 잘 작동하는 두 가지 시스템에서 bigcouch를 성공적으로 설치했습니다. 첫 번째 bigcouch에서 나는 다른 bigcouch에 복제하려는 일부 DB를 가지고 있습니다. 그리고 첫 번째 bigcouch에서 다른 하나에 모든 샤드를 복사했습니다. 그런 다음 클러스터링 명령을 사용하여 클러스터링했습니다. 컬
계급 클러스터링으로 여러 보행자 궤적 클러스터를 얻었습니다. 이제 각 클러스터에 대해 모든 보행자 궤도를 하나의 "중심 궤적"으로 병합하고자합니다. 현재 계층 적 클러스터링은 Python scipy.cluster.hierarchy으로 구현 중입니다. 하나의 클러스터의 중심을 얻는 상용 기능이 있습니까? 그렇지 않은 경우 병합 방법에 대한 일반적인 제안도 크
과학 데이터로 생성 된 데이터 매트릭스를 클러스터링하려고합니다. 나는 클러스터링 수행 방법을 알고 있지만, R.이 위업을 달성하는 방법을 잘 모르겠습니다 다음 데이터가 모습입니다 : A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3
sample1 1 9 10 2 1 29 2 5 44
sample2 8 1 82 2
scipy.cluster.hierarchy as sch을 사용하여 계층 적 클러스터링을 한 후 덴도 그램을 그립니다. 문제는 클러스터링이 dendogram 상단에서 y 축의 유사도 인 0.8과 1.0 사이에서 발생한다는 것입니다. "흥미로운"그래픽이없는 곳에서 모든 그래프를 0에서 0.6까지 "잘라낼"수 있습니까?
나는 여기의 hclust 알고리즘을 사용했던 코드는 다음과 같습니다 hc = hclust(dist(mydata))
## tweeking some parameters for plotting a dendrogram
# set background color
op = par(bg="#DDE3CA")
# plot dendrogram
plot(hc, col=