hierarchical-clustering

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由于距离矩阵 d = matrix(c(0,2.5,4.5,2.5,0,3.4,4.5,3.4,0), nrow=3), 如何使用R键做分层聚类？使用 hclust(d) 它给我的错误 Error in if (is.na(n) || n > 65536L) stop("size cannot be NA nor exceed 65536") : missing value where T

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Leader聚类算法解释

我想了解这个算法，但无法获得适当的文档和解释。有人可以帮助我理解这种聚类算法。

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如何使用R中的“ComplexHeatmap”包在行注释中添加ID变量？

我已经创建了一个基本的热图，其中列对应于时间点，每行代表一个人。在我的数据集中，我有一个ID变量，我希望它显示在行注释中，以便我可以清楚地看到热图中的哪些行对应于哪个个体。看看下面的图片。我只想个人ID，以显示在左边，树状图和热图之间。到目前为止，我已经创建了一个矩阵与我的CSV文件 mymatrix<-as.matrix(mydata[ ,c(2:9)] 并运行热图功能，而迫使其集群只在行

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C中的树状图＃

我在C＃中实现了一个AGNES（凝聚聚类算法）版本，但我正在努力实现树状图。我使用treeview组件实现了一个二叉树，但是我需要构建一个“真正的”树状图来分析微阵列基因表达数据。我无法在.NET中找到任何树状图组件（R和Python有很多），但我没有足够的时间通过使用GDI +进行绘图来构建树状图组件。有任何想法吗？提前致谢。

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了解Scikit中Birch集群的设置了解

我正在测试Scikit Learn中实现的Birch clustering算法。我对手册中的陈述有点困惑;关于参数n_clusters，它指出 n_clusters : int, instance of sklearn.cluster model, default None 在另一方面，该算法的初始描述如下：类sklearn.cluster.Birch（阈值= 0.5，branching_f

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从距离高度的SciPy切割树形图/聚类树

我正在尝试学习如何使用在Python使用SciPy。我想获得群集并能够将它们可视化;我听说hierarchical clustering和dendrograms是最好的方法。如何在特定距离“切”树？在这个例子中，我只是想削减它在距离1.6 我抬头看了一眼教程https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-an

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Java堆错误

我想在地图中获得距离，但我一直得到java堆错误......我不明白为什么甚至特别是当数据存储在地图中。这里是我的代码： Map<Integer, double[]> getDistanceTable(Map<String, Double[]> vectors) { Map<Integer, double[]> distance = new HashMap<>(); int

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光谱聚类vs层次聚类

任何人都可以请解释一下，在谱聚类中使用层次聚类有什么优势吗？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪些情况下最好使用层次聚类来进行谱聚类。

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如何在R中创建聚集布尔变量的图形？

我有一个完全由布尔变量组成的数据集。完全像下面的转化动物数据集一样，只有更多的列。 # http://stats.stackexchange.com/questions/27323/cluster-analysis-of-boolean-vectors-in-r library(cluster) head(mona(animals)[[1]]) war fly ver end gr

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将数据集群分为好的和坏的

我需要将数据点分成彼此类似（“好”点）和其他人（“坏”点）类似的数据点。它看起来像某种聚类问题和我该怎么办：我假设，至少有两个“好”之分。查找所有类型点之间的成对距离。查找最小距离（minDist）。对所有点进行分层聚类。在5 * minDist的高度进行切割。假设与minDist在同一个簇中的所有点与该剪切下的属于所需的“良好”簇。而且这个工作很好，但如果有两个点彼此非常接近。