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比方说,我们有100个变量将用于应用KMeans。 为了减少冗余变量,将PCA应用于100个变量。仔细观察,PCA 1
我正在尝试使用Pytorch-kmeans(<a href="https://github.com/subhadarship/kmeans_pytorch" rel="nofollow noreferrer">github</a>)执
我需要帮助来绘制networkx有向图。我有一个有向图,它是根据一个数据帧创建的,如下所示: <pre><code
我拥有MNIST数据集的测试集,我想将图像提供给经过预训练的编码器,然后使用k-means聚类对嵌入的图像
我有一个形状为(587,987,3)的RGB图像。 #height,width,num_channels 我还具有7个类别中每个类别的
我使用Kmeans算法处理标签数据时遇到问题。我的测试句子获得了True Cluster,但是我没有得到True标签。我
如何使用sklearn对每个kmeans集群分别评分? 我的代码如下所示,我看到的每个评估指标对所有聚类均得出
我正在使用<code>fpc</code>软件包来确定最佳群集数。 <code>pamk()</code>函数采用相异度矩阵作为参数,不需
我使用<code>kmeans</code>算法来确定数据集中的簇数。在下面的代码中,您可以看到我具有多种功能,有些
我有将其标记为两个聚类的数据(例如:阳性,阴性)。我将获得新的样本数据,并基于距两个聚类的
我有一个数据集,其中包含观鸟者的评论。我使用TF-IDF矢量化器将文本注释转换为矢量特征,然后运行K-
我试图编写一个基本程序,以使用K-Means将<strong> iris数据集</strong>聚类为4个聚类。我不知道为什么它真
我遇到一个问题,我想在PCA之后进行Kmean聚类,当我想聚类新数据时,预测标签总是在变化(即[2]到[3]到
我正在尝试针对PCA中捕获的差异绘制纯度分数的折线图。目的是绘制纯度分数的折线图,以仅捕获到的89
在分析我的当前项目时,我想知道一个问题。 我正在分析来自具有特定疾病单基因背景的患者的细胞蛋
您好,在此先感谢能帮助我的人! 因此,基本上我对群集没有足够的经验,我试图使用K均值来对
通常,对于有监督的机器学习算法,我们将应用SMOTE对不平衡数据集进行重新采样。但是对于k表示聚类
我正在尝试使用K-means方法将r中的以下曲线分为2组。当我运行K均值时,我得到正值聚类在一起,而负值
我有一个非常大的短信数据集(大约3.5M)。我正在使用tf-idf向量来表示此数据集中的每个消息。我想将
如果我们有一些数据点: <a href="https://i.stack.imgur.com/MAAcU.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.sta