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1
1
尝试
修改的演示代码:
输出:
注意MeanShift是 不 可根据样本数量进行缩放建议的上限是10000。 顺便说一下,正如rahlf23已经提到的,K-mean是 无监督 学习算法必须指定集群数量并不意味着它是受监控的。 另见: |
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0
HDBSCAN 是最好的聚类算法,您应该始终使用它。
基本上你只需要提供一个合理的
为了
别忘了距离指标适用于 向量 在这里我们有 标量 所以一些丑陋的重塑是有序的。 总而言之,假设“得分最高的集群”是指包含我们得到的最大值的集群:
输出是
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0
聚类 是 这里杀戮过度
只需计算后续元素的差异也就是说,看看
选择 千 最大的差异作为分割点或者定义何时拆分的阈值例如20取决于你的数据知识。 这是O(n),比前面提到的要快得多也很容易理解和预测。 在一维有序数据上,任何不使用该顺序的方法都将慢于所需的速度。 |
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psysky · 将属于集群的观察结果保留在R中 7 年前 |
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Papea · 标称、序数和度量数据的聚类分析 7 年前 |
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Earl. Fojas · K-Medoid(PAM)算法的缺点 7 年前 |
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Srikar Murali · 从另一个数据帧向数据帧添加行 7 年前 |