k-means

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我想對 mahout kmeans聚類示例（synthetic_control示例）的輸出執行「clusterdump」。但是我遇到了以下錯誤： > ~/MAHOUT/trunk/bin/mahout clusterdump --seqFileDir clusters-10-final --pointsDir clusteredPoints --output a1.txt MAHOUT_LOC

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如何使用Mahout成功運行kmeans集羣（尤其是獲取人類可讀的輸出）

我試圖按照許多在線教程來運行Mahout中的kmeans示例。但是還沒有成功獲得有意義的輸出。我面臨的主要問題是，從文本文件轉換爲序列文件並返回。當我遵循「亨利馬烏維基」的步驟的「合成的控制數據的羣集」（https://cwiki.apache.org/MAHOUT/clustering-of-synthetic-control-data.html ）我可以運行集羣過程（使用$ MAHOU

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opencv kmeans集羣錯誤的輸出

我想在openCV（使用C）中的圖像上實現kmeans集羣。而不是聚集的圖像導致一些顏色層，輸出是非常奇怪的。我也嘗試調試代碼，但無法理解它可能出錯的地方。這裏是輸入和輸出圖像。右邊一個是輸出與左一個是輸入圖像。下面是代碼： image = cvLoadImage("pic65.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); sample = cvCreateMat(ima

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如何確定k-means算法的K值？

可能重複： How do I determine k when using k-means clustering? 我們如何確定K值（簇數）對於第k-means算法??

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在羣集kmeans數據上顯示行

嗨我想知道在圖形屏幕上羣集數據時，是否有辦法在滾動時顯示數據點屬於哪些行？從上面的圖片中，我希望會有其中，如果我選擇的方式或捲動，我可以告訴它屬於哪一行的點。下面是代碼： %% dimensionality reduction columns = 6 [U,S,V]=svds(fulldata,columns); %% randomly select dataset rows = 10

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在Kmeans中輸出IDX？

我有一個1000x6數據集，並使用下面的kmeans腳本是好的，但是當我想輸出其中一個集羣時，它只能作爲一個列出現？ %% cluster opts = statset('MaxIter', 100, 'Display', 'iter'); [clustIDX, clusters, interClustSum, Dist] = kmeans(data, K, 'options',opts, .

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k-means集羣着色ggplot的plotmatrix？

我正在嘗試使用ggplot2創建一個包含6個數據變量的對圖，並根據它們所屬的k-均值聚類對這些點進行着色。我閱讀了令人印象深刻的「GGally」套裝的文檔以及Adam Laiacano的非正式修復[http://adamlaiacano.tumblr.com/post/13501402316/colored-plotmatrix-in-ggplot2]。不幸的是，我找不到任何方法來獲得所需的輸出。

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K的失真函數Scikit-Learn的平均值

爲了得到畸變函數（每個點到它中心的距離之和），K表示通過Scikit-Learn進行聚類，一種簡單的方法就是獲取中心（k_means.cluster_centers_）和總結每個點的距離。想知道是否有更快的方法嗎？（就程序員而言）類似於直接函數調用等等。

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將羣集數據從HDFS移動到Hive

我一直在Cloudera演示VM中使用Mahout進行試驗，並已成功將示例綜合控制數據（https://cwiki.apache.org/MAHOUT/clustering-of-synthetic-control -data.html）使用k-Means算法。我使用了ClusterDumper並可以查看Mahout輸出，但現在我想將輸出放入Hive表中。我會如何去做這件事？

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是否可以使用OpenCV的K-Means實現與任意對象？

我有一組對象不直觀地適合cv::Mat，我想對它們進行聚類。我在任何兩個對象之間定義了一個距離函數，並且我已經將OpenCV引入到了我的項目中，所以使用它的實現似乎很方便。所以，我的問題是，鑑於定義的距離函數，我可以使用OpenCV的k-means聚類實現時，對象不直觀cv::Mat兼容？