k-means

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我該如何做時間序列數據的K均值聚類？我理解這是如何工作的，當輸入數據是一組點時，但我不知道如何聚類1XM的時間序列，其中M是數據長度。特別是，我不確定如何更新時間序列數據的羣集平均值。我有一套標記時間序列，我想用K-means算法來檢查我是否會找回類似的標籤。我的X矩陣將是N X M，其中N是時間序列的數量，M是上面提到的數據長度。有誰知道如何做到這一點？例如，我如何修改this k-mea

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聚類在非常大的稀疏矩陣上？

我想在一個非常大的矩陣上做一些（k均值）聚類。該矩陣大約500000行×4000列但非常稀疏（每行只有幾個「1」值）。我想要解決2000個羣集。我有兩個問題： - 有人可以推薦一個開源平臺或工具來做到這一點（也許使用k-means，也許有更好的東西）？ - 如何最好地估計算法需要完成的時間？我曾試過weka，但幾天後終止了這項工作，因爲我無法分辨需要多少時間。謝謝！

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圖像相似性和k均值聚類

我玩的圖像相似性有點。事實上，我正在玩圖像檢索系統。理想情況下，我想創建一些圖像索引，我可以查詢獲得相似的圖像。我目前的想法是將某種ImageDescriptor存儲到索引中，並且每個描述符可以在其中具有不同的特徵，例如， k均值聚類質心，直方圖......我有一些簡單的基於wight的計算 - 每個特徵都有距離函數，並且該函數的結果乘以它的所有特徵的總和。最後的總和是距我的圖像的距離。這不是很

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查找Kmeans中每個羣集的傳播

我試圖檢測輸入矢量如何適合給定的聚類中心。我可以很容易地找到最佳匹配（與輸入矢量最小歐幾里得距離的中心是最好的），但是，現在我需要工作的比賽有多好。爲此，我需要找到構成質心的向量的擴展（標準偏差？），然後查看從我的輸入向量到中心的距離是否小於擴展。如果它比傳播更多，那麼我應該可以說我沒有羣集來適應它（因爲最好的輸入向量不適合）。我不知道如何找到每個羣集的傳播。我擁有所有的中心矢量，並且所有的訓

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MATLAB：平局重心

我的主要問題給出一個特徵質心，我怎樣才能把它收回去MATLAB？更詳細地說，我有一個NxNx3圖像（RGB圖像），其中我爲每個塊取4x4塊並計算一個6-維特徵向量。我將這些特徵向量存儲在一個Mx6矩陣中，我在該矩陣上運行kmeans函數並獲取kx6矩陣中的質心，其中k是羣集數量，6是每個塊的要素數量。我如何才能，如果算法執行我希望它執行的方式來可視化繪製自己的形象，這些中心集羣？或者如果任何人

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在線k均值聚類

是否有k-Means clustering算法的在線版本？通過在線我的意思是每個數據點在進入系統時都是以串行方式進行處理，從而節省了實時使用時的計算時間。我已經寫了一個我的自我結果很好，但我真的更喜歡有一些「標準化」來指代，因爲它是在我的碩士論文中使用。此外，有沒有人有其他在線聚類算法的建議？（lmgtfy失敗;））

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數據集羣方法

我正在用C＃編寫一個程序，其中有一組200點顯示在圖像上。然而，這些觀點往往集中在各個地區，我期待着找到一種「集羣」的方式。換句話說，也許在聚集點周圍繪製一個圓/橢圓。有沒有人見過這樣做的任何方式？我聽說過K-means聚類，但我不確定如何在C＃中實現它。那裏最喜歡的實現？

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如何在java中實現簡單分組的k-means

我想知道java中簡單的k-means算法。我想僅使用k-means來分組一維數組而不是多個。例如，之前分組數組包括2,4,7,5,12,34,18,25 如果我們想要四個組，然後我們得到了組1：2,4,5 組2：7， 12 組3：18,25 組4：34

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如何計算此聚類中總誤差的度量

這是一個關於k-means聚類算法的問題。我有以下幾點和數據集羣S1。任何人都可以告訴我如何計算與此集羣相關的總誤差？我知道這不是一個嚴格的編程問題，但我需要它用於我的算法。我認爲答案應該是4/3，但我不知道如何計算這個。誰能幫我？ x1= (2.0,1.0) x2= (2.0,2.0) x3= (1.0,2.0) S1={ x1, x2, x3 }

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從R的bigmemory包中的bigkmeans與羣集？

我最近開始與biganalytics包R.我碰到了。然而問題的實驗...... 我想約2000例如簇號運行bigkmeansclust <- bigkmeans(mymatrix, centers=2000) 但是，我得到的以下錯誤： Error in 1:(10 + 2^k) : result would be too long a vector 有人可能會給我一個提示，我在做什麼錯在這裏？