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我正在 Python 中执行 K 均值聚类,如下所示:http://glowingpython.blogspot.no/2012/04/k-means-clustering-with-scipy.html教程。我有我的数据,即长度、宽度和高度 - 我正在使用这些数据进行美白:
from scipy.cluster.vq import whiten
data = whiten(data)
白化后,我正在按照教程进行 k 均值聚类。我的问题是:白化后的数据如何识别?无论是在绘制情节时,还是在对数据进行进一步分析时。我想要一种方法来识别哪些数据来自哪个集群。
最佳答案
如果您使用 kmeans 的 scipy 文档举个例子然后只需执行以下操作
kmeans(whitened,book)[0] * numpy.std(features, 0)
关于python - 如何在经过白化变换和 K 均值聚类后识别数据,python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29616520/
我正在尝试使用 sklearn.cluster 中的 kmeans 对一些数据进行聚类。但我想先美化我的数据。我有一个包含以下三列的 Pandas df(有几百行): 1) zipcode 2) hi
我正在训练 1000 张 28x28 大小的图像。但在训练之前,我引用How to implement ZCA Whitening? Python对我的数据进行ZCA白化。 . 由于我有1000张尺寸
我是一名优秀的程序员,十分优秀!