silhouette

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我想绘制我的k-means使用闪亮的轮廓。下面是一段代码： dissE <- daisy(pima_diabetes_kmean[, c(input$models_to_consider)]) dE2 <- dissE^2 sk2 <- silhouette(k.means.fit.knn()$cl, dE2) plot(sk2) 这导致下面的情节，其中集群丢失：不过，如果我更改代码只

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播放自定义过滤器JSON错误

我在Play Framework中为REST API提供了Silhouette用于身份验证（JWT）的帮助。我需要为每个安全响应添加一些标头（仅当用户登录时）。所以我想用filter来添加它们。但是，我得到这个奇怪的错误，我无法弄清楚：对于请求“POST /签到” [无效JSON：没有内容可在[来源映射由于输入结束：阿卡。 [email protected];行：1，列：0] 我的过滤器

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玩框架GuiceApplicationBuilder不加载启用模块配置

我想测试一些操作。他们需要我使用Silhouette创建的安全性内容。我有一个模块配置DI的剪影在security.Module，在我conf/application.conf文件我也行： play.modules.enabled += "security.Module" 当我运行我的测试中，我得到一个错误说： No implementation for com.mohiva.play.si

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找不到参数env的隐式值：com.mohiva.play.silhouette.api.Environment [utils.auth.DefaultEnv]

我使用的是具有play framework 2.5的Silhouette v4.0库。而且一直在尝试使用play specs2编写测试代码。但是，我得到以下错误与我的测试类如下。错误消息 [error] could not find implicit value for parameter env: com.mohiva.play.silhouette.api.Environment[uti

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sklearn聚类：计算TF-IDF-加权数据的轮廓系数

我想计算像scikit-learn示例silhouette_analysis那样的silhouette_score。 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(use_idf=True) sampleText = [] sampleText.a

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play-silhouette：为（Un）SecuredAction指定body parser？

我使用认证人影在一出戏的Web应用程序，并希望做这样的事情： def action = UnsecuredAction(BodyParsers.parse.json).async { implicit request => // use json } 这似乎在集结Action使用播放的时候是可能的，但不能与剪影的UnsecuredAction和SecuredAction。有没有办法

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剪影认证cypter键，饼干签名密钥

剪影已在其seed project在配置文件中的两行我不明白： authenticator.cookie.signer.key = "[changeme]" // A unique encryption key authenticator.crypter.key = "[changeme]" // A unique encryption key 有人可以告诉我这些是什么用，如果我需要他们对我

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不能用Facebook登录玩框架，剪影和卫星

今天早上我做得很好，当时我意识到facebook登录在我的应用程序中不再有效。正如我所提到的，我正在使用剪影版本2.0-RC1的游戏框架。这就是问题所在： [Silhouette][facebook] Cannot build OAuth2Info because of invalid response format : {"access_token":"EAAE2YyQkAUUBANAfoUf

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Stateless Silhouette CookieAuthenticator无法找到/删除Cookie

我有一个Play应用程序，允许用户使用社交提供程序登录，并将身份验证设置为与Play-Silhouette-Slick种子示例相同。下面的代码可能很好，但我仍然将它包括在内。 def authenticate(provider: String): Action[AnyContent] = Action.async { implicit request => (socialProviderRegi

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相同数据和簇数的不同轮廓分数

我想使用轮廓分数为我的数据集选择最佳数量的簇。我的数据集是关于2,000多个品牌的信息，包括购买此品牌的客户数量，品牌的销售量以及品牌在各类别下销售的商品数量。由于我的数据集非常稀疏，因此我在集群之前使用了MaxAbsScaler和TruncatedSVD。我使用的聚类方法是k-means，因为我最熟悉这个（我会感谢你对其他聚类方法的建议）。当我将群集数量设置为80并运行k均值时，每次都得到