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php - K-means クラスタリング: 何が問題なのですか? (PHP)
サッカー マネージャー ゲームで動的市場価値を計算する方法を探していました。ここでこの質問をしたところ、Alceu Costa から非常に良い回答が得られました。
このアルゴリズム (90 要素、5 クラスター) をコーディングしようとしましたが、正しく動作しません。
- 最初の反復では、高い割合の要素がそのクラスターを変更します。
- 2 回目の繰り返しから、すべての要素のクラスターが変更されます。
- アルゴリズムは通常、収束するまで (どの要素もそのクラスターを変更しない) 動作するため、私の場合は終了しません。
- そこで、手動で 15 回目の繰り返しに終了を設定しました。無限に走っていることがわかります。
ここで私のアルゴリズムの出力を見ることができます。どうしたの？正しく動作しない理由を教えてください。
あなたが私を助けてくれることを願っています。事前にどうもありがとうございました！
コードは次のとおりです。
matlab - Matlab:K-means クラスタリング
19 個のクラスターにクラスター化する A(369x10) の行列があります。私はこの方法を使用します
idx(369x1) と ctrs(19x10) が得られます
ここまでで要点がわかりました。A のすべての行は、19 個のクラスターにクラスター化されています。
これで、配列 B(49x10) ができました。この B の行が、指定された 19 個のクラスターのどこに対応するかを知りたいです。
MATLABでどのように可能ですか?
前もって感謝します
python - Python k-means アルゴリズム
座標のデータベースをクラスター化してキャッシュする例を含む、k-means アルゴリズムの Python 実装を探しています。
c++ - OpenCV K-Means（kmeans2）
私はOpencvのK-means実装を使用して、8次元ベクトルの大規模なセットをクラスター化しています。それらは正常にクラスタリングされますが、クラスタリングプロセスによって作成されたプロトタイプを確認する方法が見つかりません。これも可能ですか？OpenCVは、クラスターインデックス（またはラベル）へのアクセスのみを提供しているようです。
そうでなければ、私自身の実装を作成する時が来たと思います！
cluster-analysis - k-means クラスタリングを使用する場合、k を決定するにはどうすればよいですか?
私はk-means clusteringについて研究してきましたが、明確でないことの 1 つは、k の値をどのように選択するかです。それは単なる試行錯誤の問題ですか、それともそれ以上のことはありますか?
indexing - mahout lucene ドキュメント クラスタリング ハウツー?
mahout クラスタリング アルゴリズムを適用するために使用できる lucene インデックスから mahout ベクトルを作成できることを読んでいます。 http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Creating+Vectors+from+Text
Lucene インデックスのドキュメントに K-means クラスタリング アルゴリズムを適用したいのですが、このアルゴリズム (または階層クラスタリング) を適用して、これらのドキュメントで意味のあるクラスタを抽出する方法が明確ではありません。
このページhttp://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/k-Means は、アルゴリズムが 2 つの入力ディレクトリを受け入れると述べています。1 つはデータ ポイント用、もう 1 つは初期クラスター用です。私のデータポイントはドキュメントですか? これらが私のドキュメント (またはそのベクトル) であることを「宣言」するにはどうすればよいですか?
文法が下手で申し訳ありません
ありがとうございました
c++ - OpenCVのクラスタリング関数cvKMeans2（）-配列内のクラスターセンターのタイプは何ですか？
クラスタリングにOpenCVライブラリの関数cvKMeans2（）を使用しています。オプションのパラメーターがあります： centers-クラスター
中心のオプションの出力配列
同じパラメーターが関数kmeans（）にもあります。
クラスターに関する情報を知りたい。しかし、配列内のそのクラスターセンターのタイプが何であるかがわからないため、取得できません。
アドバイスありがとうございます！
c++ - Kmeans から各クラスターの広がりを見つける
入力ベクトルが特定のクラスター中心にどの程度適合しているかを検出しようとしています。最適な一致を非常に簡単に見つけることができます (入力ベクトルまでのユークリッド距離が最小の中心が最適です)。
これを行うには、重心を構築するベクトルの広がり (標準偏差?) を見つけ、入力ベクトルから中心までの距離が広がりよりも小さいかどうかを確認する必要があります。それがスプレッドよりも大きい場合、それに適合するクラスターがないと言うことができるはずです（最良のものが入力ベクトルにうまく適合しない場合）。
クラスターごとの広がりを見つける方法がわかりません。私はすべての中心ベクトルを持っており、すべてのトレーニングベクトルは最も近いクラスターでラベル付けされています.スプレッドを得るために何をする必要があるかを正確に理解することはできません.
それが明確であることを願っていますか？そうでない場合は、言い換えてみます。ティア・イアン
cluster-analysis - 「k手段」と「ファジーc手段」の目的関数の違いは何ですか?
目的関数に基づいて両方のパフォーマンスを比較できるかどうかを確認しようとしていますか?
java - Javaで単純なグループ化のためにk-meansを実装する方法
Java の単純な k-means アルゴリズムを知りたいです。マルチではなく1次元配列をグループ化するためにのみk-meansを使用したい。たとえば、グループ化する前に、配列は 2,4,7,5,12,34,18,25 で構成され、4 つのグループが必要な場合は、グループ 1: 2,4,5 グループ 2: 7,12 グループ 3: 18 を取得します。 、25組 4:34