dbscan

    0热度

    1回答

    如何计算聚类中的密度

    我正在处理具有2个坐标的数据集。目前我正在计算密度，首先计算每个点到其他点的总距离，然后除以总点数。我想知道这是计算密度的正确方法，因为我没有得到期望的结果。 这是群集文件https://dl.dropboxusercontent.com/u/45772222/samp.txt 这个集群应该有3个集群 - > 2椭圆形，一个管连接他们 任何想法我怎么能分开呢？
    cluster-analysis dbscan 2013-06-27

    4热度

    3回答

    实施半监督（约束）聚类的一些软件包是什么？

    我想在半监督（受限）聚类上运行一些实验，特别是以实例级别成对约束（必须链接或无法链接约束）提供的背景知识。我想知道是否有任何实现半监督聚类的开源软件包？我试图看看PyBrain，mlpy，scikit和orange，并且我找不到任何受约束的聚类算法。特别是，我对约束K-Means或基于约束密度的聚类算法（如C-DBSCAN）感兴趣。 Matlab，Python，Java或C++中的软件包将是首选，
    cluster-analysis k-means pybrain dbscan 2014-01-21

    1热度

    2回答

    hadoop中的DBSCAN

    其实我不知道map（）应该是什么关键和值，输入格式和输出格式应该是什么。如果我通过map（）一次读取一个点，那么如何使用一个点来计算邻居，因为剩余的点还没有被读取。
    hadoop mapreduce data-mining cluster-analysis dbscan 2013-12-16

    4热度

    1回答

    使用python和DBSCAN集群高维数据

    我有一个包含1000维的数据集，我试图用Python中的DBSCAN对数据进行聚类。我很难理解要选择的度量标准以及原因。 有人可以解释这一点吗？我应该如何决定将eps设置为什么值？ 我感兴趣的数据的细微结构，因此min_value设置为2。现在我用的是常规的度量是预设在sklearn DBSCAN，但对于小的EPS值，如eps < 0.07，我得到一些集群，但错过了许多点和更大的价值，我得到几个小
    python cluster-analysis data-mining dbscan n-dimensional 2013-04-22

    0热度

    1回答

    DBSCAN算法（递归逻辑）

    DBSCAN(D, eps, MinPts) C = 0 for each unvisited point P in dataset D mark P as visited NeighborPts = regionQuery(P, eps) if sizeof(NeighborPts) < MinPts mark P as NOI
    algorithm recursion dbscan 2013-06-23

    0热度

    1回答

    如何计算K距离图中的膝盖？

    我想实现某种DBSCAN算法的改进，用户不需要输入输入参数（minPts和Eps）。我的想法是使用K距离图，但计算这个图的'膝部'的最佳方法是什么？如何计算剧情中有两个或更多膝盖的情况？ 哪里可以找到一些DBSCAN改进的源代码，如AUTODBSCAN，VDBSCAN，PDBSCAN或DBSCAN-DLP？我正在寻找一些基础知识，但是我找不到任何帮助。也许你在某处看过示例源代码？
    cluster-analysis data-mining dbscan 2014-01-09

    3热度

    1回答

    将ELKI DBSCAN簇的凸包写入文件

    我已经开始使用ELKI进行数据分析，但是看起来很简单的事情我似乎无法做到，那就是在运行DBSCAN后将计算出的群集凸包输出到文件中。我能够通过可视化GUI显现凸壳，但我无法生成KML文件。我也能够将我的集群结果写入文件夹（使用ResultWriter resulthandler），但是当我设置KMLOutputHandler时，没有生成文件。在日志窗口中我没有收到错误消息（即使将详细参数设置为tr
    cluster-analysis convex-hull dbscan elki 2013-05-14

    2热度

    1回答

    检索中的R

    在每个集群值我已经成功地运行了DBSCAN算法（这里是精简指令）： results <- dbscan(data,MinPts=15, eps=0.01) ，并绘制我的集群： plot(results, data) results$cluster返回一个列表数值。每个指数的值反映到该指数的原始数据所属的集群： [1] 0 1 2 1 0 0 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 2 0
    r cluster-analysis dbscan 2013-05-18

    7热度

    1回答

    使用python和scikit-learn进行DBSCAN：make_blobs返回的整数lab是什么？

    我试图理解由scikit实现的DBSCAN算法的例子（http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html）。 我改了行 X, labels_true = make_blobs(n_samples=750, centers=centers, cluster_std=0.4) 与X = my_own_data，这样
    python scikit-learn dbscan 2013-04-04

    2热度

    1回答

    Python中的DBSCAN：意外的结果

    我试图通过scikit-learn了解DBSCAN实现，但我遇到了麻烦。这是我的数据样本： X = [[0,0],[0,1],[1,1],[1,2],[2,2],[5,0],[5,1],[5,2],[8,0],[10,0]] 然后我计算d如在提供 D = distance.squareform(distance.pdist(X)) D返回与每个点和所有其他之间的距离的矩阵的例子。对角线因此
    python scikit-learn cluster-analysis data-mining dbscan 2013-04-09
最新问题