hierarchical-clustering

Hierarchisches Clustering ist ein Clustering-Verfahren, das Cluster auf mehreren hierarchischen Ebenen generiert und dadurch einen Clusterbaum generiert. Hierarchisches Clustering bietet Analysten mit ihrem Visualisierungspotenzial Vorteile.
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Wie erhält man Zentroide von SciPys hierarchischem agglomerativen Clustering?

Ich verwende SciPys hierarchische agglomerative Clustering-Methoden, um eine m x n Matrix von Merkmalen zu clustern, aber nachdem das Clustering abgeschlossen ist, kann ich nicht herausfinden, wie man den Schwerpunkt von den resultierenden Clust...
20.02.2012, 13:56
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Verwenden der Genauigkeitsaufrufmetrik für eine Hierarchie wiederhergestellter Cluster

Kontext: Wir sind zwei Studenten, die beabsichtigen, eine Thesis über reverse engineering-Namespaces mit hierarchischen agglomerativen Clustering-Algorithmen zu schreiben. Wir haben eine Variation von Verknüpfungsmethoden und andere Optimierun...
05.04.2016, 10:51
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Duell-Dendrogramme in r (Dendrogramme in R rücken)

Gibt es eine ziemlich direkte Möglichkeit, zwei Dendrogramme in 'r' zu plazieren? Die beiden Dendrogramme enthalten die gleichen Objekte, sind jedoch auf unterschiedliche Weise geclustert. Ich muss betonen, wie sich die Dendrogramme unterscheide...
17.09.2012, 09:46
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Wie visualisierst du einen Gemeindebaum von sklearn.cluster.ward_tree?

In sklearn gibt es einen agglomerativen Clustering-Algorithmus, der die Varianz minimiert. Gewöhnlich ist sklearn mit vielen netten Anwendungsbeispielen dokumentiert, aber ich konnte keine Beispiele finden, wie man diese Funktion benutzt. Gru...
28.02.2014, 21:45
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Gibt es eine effiziente Möglichkeit, ein Diagramm nach der Jaccard-Ähnlichkeit zu gruppieren?

Gibt es eine effiziente Möglichkeit, Knoten in einem Diagramm mit der Jaccard-Ähnlichkeit zu gruppieren, sodass jeder Cluster mindestens K Knoten hat? Jaccard-Ähnlichkeit zwischen den Knoten i und j : S sei die Menge der Nachbarn...
20.12.2013, 21:59