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我希望在源数据库上有一个聚簇PK，在目标数据库上有一个相同列的非聚簇PK和一个不同的聚簇索引。我知道我可以通过暂时停止复制、进行更改并再次启用它来实现这一点。我更担心的是未来，如果我们需要重新初始化，我不希望表被删除，从而失去我们不同的索引策略。我可能是盲目的，但我找不到一个设置来允许订阅者的表结构在重新初始化时保持不变。
浏览 1提问于2017-05-12得票数 0
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好的，所以我将数据聚类到集群中，然后使用列对集群进行索引。数据是以运动矢量的形式存在的，所以我的数据在聚类后会是这样的：例如： 1 4 6 5 7; 2 8 9 9 3;3 2 3 2 4][2 3 5 4 6; 3 2 3 2 4]
我希望能够
浏览 3修改于2015-09-16得票数 1
有一些我想聚类的坐标。使用kmeans进行聚类的结果[0, 117], [0, 118], [0, 125], [0,使用kmeans进行聚类的结果num_clusters = 9km_fit = km.fit(nonzero_pred_sub)
>>>array([<em
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
我有一组来自搜索引擎的用户查询需要集群。到目前为止，我遇到的唯一的聚类算法是K-means算法，它需要定义聚类的数量。在这种情况下，我不知道数据中存在多少簇。是否有任何聚类算法允许在不预先定义聚类数量的情况下进行聚类？
浏览 0提问于2013-01-29得票数 0
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我需要一个聚类算法，它像kmeans一样返回质心。我一直在尝试使用kmeans，但我知道，取决于集群的形状，有时这并不好。我知道matlab包含分层聚类，但这会返回每个点所属的簇的索引，而不是质心。
浏览 0提问于2014-09-04得票数 0
我使用K-均值算法来创建簇。如您所知，K-均值算法需要簇数作为参数。我尝试将集群数从8开始计算为2，然后在每个循环中计算集群的所有C-索引，然后得到这些C-索引的副手。然后比较C指数的平均值，选择最小的C指数平均值作为最优聚类数.这是检测集群计数的真正方法吗？
浏览 2修改于2014-12-09得票数 0
由于我不知道数据集中有多少个时间段(因此，有多少个中心/medoids)，所以我想对它使用一个内部集群有效性索引(cvi)。(基本过程:运行多个k的聚类，并按k绘制cvi；根据cvi最优选择最高/最低的k)。我的问题是:我使用的集群有效性指数是否应该将簇内方差作为一种内聚力度量？可以这样说: cvi是否应该使用聚类算法的
浏览 0修改于2019-05-28得票数 1
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我正在使用MATLAB中的K-means进行一些聚类。如你所知，它的用法如下：其中IDX给出了X中每个数据点的簇号，C给出了每个簇的质心。我需要获得最接近质心的数据点的索引(实际数据集X中的行号)。有人知道我是怎么做到的吗？谢谢
浏览 0提问于2010-12-09得票数 5
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我对python很陌生，我正在开发一个消费数据集，在这里我们使用LCA、K-Means、DBSCAN和谱聚类来计算集群。在所有这些方法中，簇的数目是不同的(在K-均值中为EG-5簇，而LCA中为7)，自变量可能是相同的，也可能不是相同的(例如- 12个自变量在K-均值中，10个在LCA中)。现在我要用聚类内聚、聚类分离、熵、纯度、Jaccard Coeff、RAND指数等对集群进行验证。
在python中有函数/库可以一次
浏览 8提问于2021-02-23得票数 0
我想对数据集进行聚类，而不需要事先知道集群的正确数量。对于不同的算法(即k-均值，gmm.)我可以迭代不同的值，并试图为任何给定的算法(如蜂窝曲线，剪影系数等)找到最佳解。K-均值对球形团簇是有利的，对于完全不同的团簇形状则是基于密度的方法.
现在实际的问题是:如何选择“最佳”的无监督机器学习算法来对特定的数据集进行聚类？有科学的方法吗？是否有可使用的比较指标(如兰德索引)？一些关于这个话题的论文？甚至是流程图？
浏览 0修改于2020-06-23得票数 1
我正在使用Weka的SimpleKMeans函数对96000个术语(作为单词)进行聚类。Weka以期望聚类数为参数。因此，它将2赋给num。默认的簇数。一开始，我给了清华的簇号10000，但我认为这对于推荐过程来说太多了。有没有一种方法可以计算算法的簇数，或者找到理想的簇数？
浏览 0提问于2012-11-20得票数 1
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使用K-Means聚类方法对具有白色背景和多个对象的图像进行聚类时，使用什么颜色空间(如RGB，HSV，YIQ，XYZ，Lab)是最好的颜色空间(如RGB，HSV，YIQ，XYZ，Lab)，就像一些水果的图像在白布上有足够的光线一样附加信息:簇被确定为两个簇，分割的结果是两个簇，第一个是背景的簇(布料的白色)，第二个是目标或某些对象的簇。之前谢谢你了。
浏览 1提问于2012-07-24得票数 4
一个字素簇或多或少地对应于人们认为文本中的单个“字符”。因此，能够将字符串作为字形簇的序列来操作是编程中的一个自然和重要的要求。最好的通用字形聚类定义是扩展的字素聚类；还有其他的字素聚类算法(一个定制的字素聚类算法)，用于特定的本地化用法。
在水晶中，我如何迭代(或以其他方式操作)一个String作为一个图形素簇的序列？
浏览 6修改于2021-04-30得票数 1
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13 24 14 65 7例如，firm_id =1直接连接到firm_id = 2、4和5，并(在两条路径内)间接连接到firm_id = 3、6和7。我可以使用一些networkx包来构建公司的连接网络。现在，我想使用谱聚类(我猜这是正确的方法)，根据距离(每个公司之间的边数)形成簇，看看这些簇是如何相互连接的。
我首先定义上述数据的邻
浏览 1提问于2014-04-16得票数 1
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我使用linkage和ward方法对一组特征向量进行聚类。我想要一个可以分两步工作的预测模型：
一个新的向量出现了，向量和每个簇之间的距离被计算出来，新的向量被指定为“最近的”簇的标签。如何计算新向量与预先计算的簇之间的距离？
浏览 2提问于2016-11-10得票数 0
我正在进行广泛的客户细分分析，到目前为止实现了高斯混合模型、K均值和分层聚类。在大多数情况下，算法在簇的结构和数目(7-8)上达成一致。我想知道是否有一种共同的方法.在集群中找到共同的集群。聚类结果是常见的吗？
浏览 0提问于2020-06-12得票数 0
我正在研究一种聚类算法，它从一个导入大熊猫的excel文件中获取输入作为一个列表。该列表被划分为由k[0], k[1].....k[7]表示的类似8个浮点的数据块(索引数对应于字典中的值)。集群输出的一个示例是是否有一种方法可以得到一个散点图，以便用一种颜色绘制[0, 2, 4, 5, 6]，用另一种颜色绘制[1]，用另一种颜色绘制[3,7]。我想知道如何将这个列表映射到颜色(最好是与聚
浏览 1修改于2017-07-13得票数 0
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如果您在Python中的scipy中有此分层聚类调用：# dist_matrix is long form distancematrix那么，从这里开始对单个点的分配进行聚类的有效方法是什么即长度为N的向量，其中N是点数，其中每个条目i是点i的簇数，给定给定阈值thresh在结果聚类上生成的簇<
浏览 5修改于2013-04-12得票数 24
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