k-means

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    從PCA獲取集羣r

    我有一個顯示兩個真正大集羣的PCA，我不知道如何確定每個集羣中的哪些樣本。 如果有幫助，進出口使用prcomp生成PCA： pca1 <- autoplot(prcomp(df), label = TRUE, label.size = 2) 我的方法是嘗試集羣中使用K均值的PCA輸出，2組獲得集羣： pca <- prcomp(df, scale.=TRUE) clust <- kmeans
    r k-means pca 2017-09-11

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    如何在python中找到Kmeans ++聚類的擬合程度

    如何在K-means ++聚類中找到擬合度，以顯示輸入與每個聚類對齊的百分比。例如，輸入A在羣集1中爲0.4，在羣集2中爲0.6。
    machine-learning cluster-analysis k-means 2017-09-13

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    修復集羣運動PySpark

    我使用from pyspark.ml.clustering import KMeans庫來完成KMeans集羣。我想確保表示集羣只移動10次，並且沒有更多 10次。我應該使用哪個參數？對我而言，我認爲它應該是maxIter=10，但不確定。哪一個是最好的？ maxIter=10或initSteps=10
    python machine-learning pyspark cluster-analysis k-means 2017-09-14

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    運行spark mllib kmeans時，網站上每個階段的作用是什麼？

    我嘗試使用spark mllib kmeans，但作業掛在舞臺上「KAsans.scala：302上的collectAsMap」。我的代碼是由python寫的。 能有一個人告訴我什麼是對每個階段發生的事情，如「聚集在KMeans.scala：436」：「404 KMeans.scala彙總」，「在KMeans.scala collectAsMap：302」 here is the jobs pic
    apache-spark k-means 2017-09-15

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    PCA和K-means for word clustering

    我有維基百科文章的語料庫。我找出了10,000個最常用的單詞，找到了它們的Word2Vec向量，並且在這些向量上使用了球形k-均值，根據意義上的相似性將這些單詞聚類爲500個組。 我挑出了3個單詞集並將單詞轉換回單詞向量。每個單詞向量都是一個300個數值的數組，所以我將它們全部應用PCA（從sklearn）將它們轉換爲2D。然後我繪製： 每個點代表一個字，每種顏色代表1簇。問題是，這些羣集不應該重
    python nltk cluster-analysis k-means pca 2017-09-17

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    根據多行將數據幀拆分爲多個部分

    所以我想知道是否可以對多行​​數據框進行排序。例如，假設有一個有5行的數據框，我想隨機選擇幾行，在這種情況下，我會說2，我將它指定爲centroid1和centroid2，然後根據這些行對數據框進行排序。在這種情況下，小於質心1的行高於質心1，大於質心1但小於質心2的行位於它們之間，大於質心2的行位於質心2以下。 def compareRows(arr1, arr2): a1 = sum
    python pandas numpy dataframe k-means 2017-09-28

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    k表示使用python的結構化數據 - 多於一列

    如何在結構化數據中的多列上做k？ 在下面1列（名稱）及其所完成的例子 tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform（df_new [「名」]） 這裏僅使用名字，但說我們想用的名字和國家，我是否應該將國家添加到同一專欄如下？ df_new['name'] = df_new['name'] + " " + df_new['country'] tfidf_
    python scikit-learn k-means sklearn-pandas 2017-10-05

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    在使用Spark的集羣中的「java.lang.NullPointerException」

    我想了解輸入.csv文件上的K均值聚類，它由56376行和兩列組成，第一列代表id，第二列代表一組字/此數據的示例如下： ** 1。 1428951621做版必修來到米蘭2013年4月19日maynardmonday 16 1429163429室溫windeerlust sehun hyungluhan yessehun做甚至版必修 天今天** 用於處理這種情況的Scala代碼數據看起來像這樣 v
    java scala apache-spark cluster-analysis k-means 2017-10-07

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    在張量流中使用KMeans tflearn估計器作爲圖的一部分

    我試圖使用tensorflow.contrib.learn.KMeansClustering作爲Tensorflow中圖的一部分。我想用它作爲圖的組成部分，給我預測和中心。代碼的相關部分如下： with tf.variable_scope('kmeans'): kmeans = KMeansClustering(num_clusters=num_clusters,
    tensorflow k-means tflearn 2017-10-09

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    星火K均值得到原始簇中心/質心與標準化

    我跑了K-Means模型 val kmeans = new KMeans().setK(k).setSeed(1L) val model = kmeans.fit(train_dataset) 然後提取聚類中心（重心） var clusterCenters:Seq[(Double,Double,Double,Double,Double,Double,Double,Double,Double)
    scala apache-spark cluster-analysis normalization k-means 2017-09-05
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