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在维基百科上,有关于如何根据随机方法初始化 kmeans 簇位置的描述。
在 pyclustering ,一个python集群库,各种集群都是用高性能c核实现的。这个核心比 numpy/sklearn 更快,所以我想避免在 sklearn/numpy 中实现任何东西(否则我现在可能会失去代码的快速感觉)。
但是,kmeans class需要初始集群位置列表才能开始。在 pyclustering 中初始化这些簇位置的预期方法是什么?
最佳答案
有automatically generated pyclustering documentation其中描述了kmeans算法的API。
例如,您有一个 2D 数据,其中应提取两个簇,然后您需要指定初始中心(pyclustering 不会生成初始中心,它们应由用户提供):
kmeans_instance = kmeans(sample, [ [0.0, 0.1], [2.5, 2.6] ], ccore = True);
其中 [0.0, 0.1] 是第一个簇的初始中心,[2.5, 2.6] 是第二个簇的初始中心。标志“ccore = True”用于 CCORE 库的使用。
运行处理:
kmeans_instance.process();
获取聚类结果:
clusters = kmeans_instance.get_clusters(); # list of clusters
centers = kmeans_instance.get_centers(); # list of cluster centers.
可视化获得的结果:
visualizer = cluster_visualizer();
visualizer.append_clusters(clusters, sample);
visualizer.append_cluster(start_centers, marker = '*', markersize = 20);
visualizer.append_cluster(centers, marker = '*', markersize = 20);
visualizer.show();
Click here to see example of result visualization
使用示例可以在:'pyclustering/cluster/example/kmeans_examples.py'中找到
$ ls pyclustering/cluster/examples/ -1
__init__.py
agglomerative_examples.py
birch_examples.py
clarans_examples.py
cure_examples.py
dbscan_examples.py
dbscan_segmentation.py
general_examples.py
hsyncnet_examples.py
kmeans_examples.py <--- kmeans examples
kmeans_segmentation.py
kmedians_examples.py
kmedoids_examples.py
optics_examples.py
rock_examples.py
somsc_examples.py
syncnet_examples.py
syncsom_examples.py
syncsom_segmentation.py
xmeans_examples.py
关于python - pyclustering : intended method of initializing kmeans,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45698986/
这是我在尝试安装 PyCluster 时遇到的错误。我在 spyder IDE 和 Windows 上使用 python 2.7 和 anaconda。 Downloading/unpacking P
我有以下 python 代码: from Pycluster import * from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt
我正在尝试使用 pyclustering 库中的 xmeans 对一些数据进行聚类和可视化。我直接从 example 复制了代码在文档中, from pyclustering.cluster impo
我想使用 Python 库对 R 中的一些数据进行聚类 (pyclustering)。我正在使用 reticulate 包来执行此操作: library(reticulate) # create so
我已经设法采用一个代码片段来说明如何使用 PyCluster 的 k-means 聚类算法。我希望能够对数据点进行加权,但不幸的是,我只能对特征进行加权。我是不是遗漏了什么,或者我是否可以使用一些技巧
我正在为 Windows 使用 python 2.6。我正在研究 OpenCv 核心模块。我搜索了 Pycluster 中定义的 kmedoids 函数,但没有得到准确的答案。 我在windows7上
我不确定我是如何在 python 中使用 kmedoids 的。我已经从 https://pypi.org/project/pyclustering/ 安装了 pyclustering 模块但我不确定
我正在使用 PyCluster 的 kMeans 对一些数据进行聚类——主要是因为 SciPy 的 kMeans2() 产生了无法克服的错误。 Mentioned here .不管怎样,PyClust
在维基百科上,有关于如何根据随机方法初始化 kmeans 簇位置的描述。 在 pyclustering ,一个python集群库,各种集群都是用高性能c核实现的。这个核心比 numpy/sklearn
在 python 中,kmeans 聚类的 plot 输出如何?我正在使用 PyCluster 包。allUserVector 是一个 n x m 维向量,基本上是具有 m 个特征的 n 个用户。 i
我是一名优秀的程序员,十分优秀!