k-means

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    私は画像内のセグメント化された色にK-meansを使用していますが、今は既にクラスタ化されている各色からRGB値を取得したいと考えています。そしてもう一つ、クラスタセンターに2つの値(6 x 2 double)がある理由を誰にでも説明できますか?これはクラスターセンターの範囲ですか?あなたがnColors=6を計算するためにkmeansを求めているので cform = makecform('srg

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    誰も私が私のk重心をいくつかの負の値を意味している理解して理解できますか?どういう意味ですか?データセットに負の値はありません。私は負のセントロイドをどのように解釈するのか分かりません。どんな助けでも大歓迎です。 Attribute Full Data Cluster #0 Cluster #1 HR 0 -0.1077 0.2442 PULSE 0 -0.0954 0.2

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    前処理済みのデータセット(ダミー、ナクリーニングなどに分類)でk平均クラスタリングを実行しようとしています。私はクラスタ化しようとしています dput(head(clustering.set.in)) structure(list(activity_type = c(1, 1, 1, 1, 1, 1), app_id.PXkw7OJ1se = c(0, 1, 1, 1, 1, 0), app_

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    私はopencvを初めて使用しており、イメージ内の動くオブジェクト(車など)を追跡しようとしています。私はオプティカルフローを計算し、それを使ってkmeansを実装し、バックグラウンド減算のようなものを試しました。それから私はビデオの強さを情報として使用しました。次のスクリーンショットは、流れの結果からのものであり、kは、それぞれ分割手段: 結果は良好でなく、悪くはないではありません。これからどう

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    kmeansのアルゴリズムでsnsdata.csvをクラスタリングしています。これを5つのクラスタに分けて、より良い表示のためにいくつかのグラフィックでクラスタを表現したいと思います。これはRと機械学習、第2版からのコードです: teens <- read.csv("snsdata.csv") # handle gender's NA values teens$female <- ifels

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    文書クラスタリングコードhereを使用しています。私はk-meansが非凸型問題を解決していることを知っています。したがって、実行するたびに最適化の結果は異なりますが、クラスタリングを再現性のあるものにする方法がありますか?

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    scikit-learnライブラリを使用して、k-meansのために最良のkを決定するためのギャップ統計を計算しようとしています。 正しいkの値を明白に決定するには、その後のギャップから標準偏差を差し引いてif gap(k) >= gap(k+1) - std(k+1)を確認する必要があると思います。この標準偏差の値をどのように決定するのか分かりません。 ありがとうございます! import pa

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    これは私がしばらくの間取り組んできた問題のフォローアップの質問です。私には2つの質問があります。 1つは2つのつぶやきに作用するアルゴリズムを考慮し、10つのつぶやきを測定するように改訂しました。私は私の改訂版が何を測定しているのか疑問に思います。私は結果を得るが、ただ一つの価値を返すだけでなく、いくつかのツイートのジャカードの距離を測定したい。それは1つの価値を返すので、私はすべてを追加するだけ

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    私はRを使ってK-Meansに取り組んでいますが、最終的なカテゴリと重心の前に中間ステップを得ることはできません。すべての反復の中間重心を得るためにRにオプションはありますか?あるいは別のソフトウェアを使うべきですか?

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    hereのようにkmeansを使用して単語ベクトルをクラスタリングしようとしています。私は次のようなエラーに はTypeError取得しています # Set "k" (num_clusters) to be 1/5th of the vocabulary size, or an # average of 5 words per cluster word_vectors = model.syn0