在R中进行聚类分析：确定最佳聚类数
我如何选择最佳的聚类数来进行k-means分析？在绘制下面数据子集之后，应该选择多少个聚类为适宜？我如何执行聚类树形图分析？n = 1000 kk = 10 x1 = runif(kk) y1 = runif(kk) z1 = runif(kk) x4 = sample(x1,...
使用scikit-learn K-Means聚类，是否可以指定自己的距离函数？
使用scikit-learn K-Means聚类算法能否指定自定义的距离函数？
数据挖掘中分类和聚类的区别是什么？
请问有人能够解释数据挖掘中分类和聚类的区别吗？ 如果可以的话，请提供分类和聚类的例子以便理解主要思想。
什么是期望最大化算法的直观解释？
期望最大化算法（Expectation Maximization，简称EM）是一种用于分类数据的概率方法。如果它不属于分类器，请纠正我。 这个EM技术的直观解释是什么？这里的“期望”是什么，什么被“最大化”了？
1D 数组聚类
假设我有一个像这样的数组：[1,1,2,3,10,11,13,67,71] 有没有一种方便的方法将数组分成像这样的东西？[[1,1,2,3],[10,11,13],[67,71]] 我查看了类似的问题，大多数人建议使用k-means对点进行聚类，例如像scipy这样的工具，但对于像我这样的初学...
无监督聚类及未知簇数
我有一组大量的三维向量。 我需要根据欧几里得距离将它们聚类，使得任何特定簇中的所有向量彼此之间的欧几里德距离小于阈值“T”。 我不知道存在多少个簇。最后可能存在单独的向量，因为它与空间中的任何向量的欧几里德距离都不小于“T”，而不属于任何簇。 应该使用哪些现有算法/方法？
K-means算法的变体，具有等大小簇的特点。
我正在寻找一种最快的算法，将地图上的点按距离平均分组。k-means clustering algorithm 看起来直接且有前途，但无法产生大小相等的组。 是否有这个算法的变体或其他算法可实现所有聚类中成员数量相等？ 参见：Group n points in k clusters of...
在数据矩阵之上绘制层次聚类结果的图表
我该如何在Python中将一个树状图绘制在一个值矩阵的顶部，并适当重新排序以反映聚类？ 以下是一个示例图： 这是来自文章《黑猩猩诱导多能干细胞的组成：比较功能基因组学资源》的第6张图片。 我使用scipy.cluster.dendrogram制作我的树状图并对数据矩阵执行分层聚类。然后...
Scikit Learn - K-Means - Elbow - criterion
今天我正在尝试学习关于K-means的一些东西。我已经理解了算法并知道它如何工作。现在我正在寻找正确的k值...我发现肘部准则是一种检测正确k值的方法，但我不知道如何在scikit learn中使用它？！在scikit learn中，我是用这种方式对事物进行聚类kmeans = KMeans(...