k-means

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我该如何做时间序列数据的K均值聚类？我理解这是如何工作的，当输入数据是一组点时，但我不知道如何聚类1XM的时间序列，其中M是数据长度。特别是，我不确定如何更新时间序列数据的群集平均值。我有一套标记时间序列，我想用K-means算法来检查我是否会找回类似的标签。我的X矩阵将是N X M，其中N是时间序列的数量，M是上面提到的数据长度。有谁知道如何做到这一点？例如，我如何修改this k-mea

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聚类在非常大的稀疏矩阵上？

我想在一个非常大的矩阵上做一些（k均值）聚类。该矩阵大约500000行×4000列但非常稀疏（每行只有几个“1”值）。我想要解决2000个群集。我有两个问题： - 有人可以推荐一个开源平台或工具来做到这一点（也许使用k-means，也许有更好的东西）？ - 如何最好地估计算法需要完成的时间？我曾试过weka，但几天后终止了这项工作，因为我无法分辨需要多少时间。谢谢！

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图像相似性和k均值聚类

我玩的图像相似性有点。事实上，我正在玩图像检索系统。理想情况下，我想创建一些图像索引，我可以查询获得相似的图像。我目前的想法是将某种ImageDescriptor存储到索引中，并且每个描述符可以在其中具有不同的特征，例如， k均值聚类质心，直方图......我有一些简单的基于wight的计算 - 每个特征都有距离函数，并且该函数的结果乘以它的所有特征的总和。最后的总和是距我的图像的距离。这不是很

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查找Kmeans中每个群集的传播

我试图检测输入矢量如何适合给定的聚类中心。我可以很容易地找到最佳匹配（与输入矢量最小欧几里得距离的中心是最好的），但是，现在我需要工作的比赛有多好。为此，我需要找到构成质心的向量的扩展（标准偏差？），然后查看从我的输入向量到中心的距离是否小于扩展。如果它比传播更多，那么我应该可以说我没有群集来适应它（因为最好的输入向量不适合）。我不知道如何找到每个群集的传播。我拥有所有的中心矢量，并且所有的训

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MATLAB：平局重心

我的主要问题给出一个特征质心，我怎样才能把它收回去MATLAB？更详细地说，我有一个NxNx3图像（RGB图像），其中我为每个块取4x4块并计算一个6-维特征向量。我将这些特征向量存储在一个Mx6矩阵中，我在该矩阵上运行kmeans函数并获取kx6矩阵中的质心，其中k是群集数量，6是每个块的要素数量。我如何才能，如果算法执行我希望它执行的方式来可视化绘制自己的形象，这些中心集群？或者如果任何人

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在线k均值聚类

是否有k-Means clustering算法的在线版本？通过在线我的意思是每个数据点在进入系统时都是以串行方式进行处理，从而节省了实时使用时的计算时间。我已经写了一个我的自我结果很好，但我真的更喜欢有一些“标准化”来指代，因为它是在我的硕士论文中使用。此外，有没有人有其他在线聚类算法的建议？（lmgtfy失败;））

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数据集群方法

我正在用C＃编写一个程序，其中有一组200点显示在图像上。然而，这些观点往往集中在各个地区，我期待着找到一种“集群”的方式。换句话说，也许在聚集点周围绘制一个圆/椭圆。有没有人见过这样做的任何方式？我听说过K-means聚类，但我不确定如何在C＃中实现它。那里最喜欢的实现？

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如何在java中实现简单分组的k-means

我想知道java中简单的k-means算法。我想仅使用k-means来分组一维数组而不是多个。例如，之前分组数组包括2,4,7,5,12,34,18,25 如果我们想要四个组，然后我们得到了组1：2,4,5 组2：7， 12 组3：18,25 组4：34

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如何计算此聚类中总误差的度量

这是一个关于k-means聚类算法的问题。我有以下几点和数据集群S1。任何人都可以告诉我如何计算与此集群相关的总误差？我知道这不是一个严格的编程问题，但我需要它用于我的算法。我认为答案应该是4/3，但我不知道如何计算这个。谁能帮我？ x1= (2.0,1.0) x2= (2.0,2.0) x3= (1.0,2.0) S1={ x1, x2, x3 }

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从R的bigmemory包中的bigkmeans与群集？

我最近开始与biganalytics包R.我碰到了。然而问题的实验...... 我想约2000例如簇号运行bigkmeansclust <- bigkmeans(mymatrix, centers=2000) 但是，我得到的以下错误： Error in 1:(10 + 2^k) : result would be too long a vector 有人可能会给我一个提示，我在做什么错在这里？