«cluster-analysis» 태그된 질문

R의 초보자이기 때문에 k- 평균 분석을 수행하기 위해 가장 많은 수의 군집을 선택하는 방법을 잘 모르겠습니다. 아래 데이터의 하위 집합을 플로팅 한 후 몇 개의 클러스터가 적합합니까? 군집 dendro 분석을 수행하려면 어떻게해야합니까? n = 1000 kk = 10 x1 = runif(kk) y1 = runif(kk) z1 = runif(kk) x4 = sample(x1,length(x1)) …

428 r  cluster-analysis  k-means 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 작년에 문을 닫았 습니다 . 이 질문을 개선하십시오 데이터 마이닝에서 분류와 클러스터링의 차이점이 무엇인지 설명 할 수 있습니까? 가능하다면 주요 아이디어를 이해하기 …

195 machine-learning  classification  cluster-analysis  data-mining  terminology 

scikit-learn K-Means Clustering을 사용하여 자신의 거리 기능을 지정할 수 있습니까?

172 python  machine-learning  cluster-analysis  k-means  scikit-learn 

k- 평균 군집화 에 대해 연구 해 왔으며 , 분명하지 않은 한 가지는 k 값을 선택하는 방법입니다. 그것은 시행 착오의 문제 일까, 아니면 더 있을까?

142 cluster-analysis  k-means 

닫힘 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을 받고 있지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶으십니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중하도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 이 질문 개선 EM (Expectation Maximization)은 데이터를 분류하는 일종의 확률 적 방법입니다. 분류자가 아닌 경우 내가 틀렸다면 …

109 machine-learning  cluster-analysis  data-mining  mathematical-optimization  expectation-maximization 

3 차원의 큰 벡터 세트가 있습니다. 특정 클러스터의 모든 벡터가 임계 값 "T"보다 작은 서로 간의 유클리드 거리를 갖도록 유클리드 거리를 기반으로 이들을 클러스터링해야합니다. 얼마나 많은 클러스터가 존재하는지 모르겠습니다. 마지막에는 유클리드 거리가 공간의 벡터와 함께 "T"보다 작지 않기 때문에 클러스터의 일부가 아닌 개별 벡터가 존재할 수 있습니다. 여기에 어떤 기존 …

79 algorithm  math  artificial-intelligence  machine-learning  cluster-analysis