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为此，我使用了word2vec和KMeans集群。在word2Vec中，我在100维空间中收集了20k个单词/向量，现在我正在尝试将这个向量空间聚类。当我使用默认并行实现运行KMeans时，该算法工作了3个小时！但如果采用随机初始化策略，则需要8分钟的时间。我做错了什么？我有machine机器，有4个内核处理器和16 GB内存。= new KMeans() kmea
浏览 7修改于2016-04-25得票数 2
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0.0002 0.0001img1 = imhist(X);total = [img1,img2]; nClusters = 3;
但是它显示了kmeans线上的错误，请给我一些建议，我应该如何处理这个问题。这是我面临的错误
Cannot find an exact (case-sensitive) match for '<e
浏览 3修改于2017-02-23得票数 0
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你好，堆栈溢出社区，newiris <- irisnewiris <- scale(newiris)
for (i in 2:15) { wss1[i] <- sum(
浏览 2修改于2015-09-20得票数 6
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matplotlib.pyplot as plt
X=X.reshape(-1,1)kmeans.fit(X)
for i in range(1,10):
kmea
浏览 42提问于2020-06-23得票数 0
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我想绘制KMeans ML的质心，但我不明白。添加图形的图片。from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdataframeKMeans=cluster.KMeans</
浏览 0修改于2020-09-11得票数 0
我们可以用两种策略来解决这个问题；将KMeans应用于R300嵌入。结果：http://kmeanspca.000webhostapp.com/KMeans_PCA_R3.html对R300嵌入执行主成分分析并获取R3向量。将KMeans应
浏览 0提问于2018-10-21得票数 1
我想使用Spark ML执行KMeans。sample_lda_data.txt") val model = kmeans.fit(dataset)
//
浏览 1修改于2017-01-19得票数 0
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 = 9
km = KMeans(n_clusters=num_clusters
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
我有一个KMeans函数，它接受输入def kmeans(x,k, no_of_iterations):，并返回下面的return points, centroids，它被完美地绘制出来了，它的代码不是很相关data = load_digits().datadf = pca.fit_transform(data)#y = kmeans.fit_predict(X)label, centroids = k
浏览 6提问于2021-03-31得票数 0
我使用PyCharm来使用Iris数据运行Kmeans。from sklearn.datasets import load_iris
print(kmeans)KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means
浏览 3提问于2021-06-16得票数 0
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KMeans.cluster_centers_返回中心的坐标，所以不是应该有一些与之对应的向量吗？如何找到这些簇的质心处的值？
浏览 14提问于2017-07-21得票数 5
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我正在使用一个数据集，并试图学习Kmeans聚类，我正在使用以下代码： import numpy as npimport matplotlib.pyplotas pltPoints = pd.DataFrame() # Do
浏览 40修改于2020-04-07得票数 0
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org.apache.mahout.clustering.iterator.ClusterIterator.iterateMR(ClusterIterator.java:182) at org.apache.mahout.clustering.kmeans.KMeansDriver.run(KMeansDriver.java
浏览 0修改于2013-10-24得票数 0
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是什么使光谱聚类比Kmeans聚类更好？我知道Kmeans聚类是光谱的最后一步。但是，为什么前面涉及到的谱聚类步骤使其成为一种更方便的聚类方法？
浏览 0提问于2018-08-02得票数 3
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我想在数据库里找到犯罪记录中的模式。我认为聚类是一种方法。age,nationality,country_of_birth,place_of_birth,no_of_checkedinbaggage,noofcabinbaggage,no_of_co_passengers,watchlist32,IND,IND,Delhi,2,1,0,Human Trafficker.....
基本上，我想要识别观察列表的集群，
浏览 0修改于2018-01-19得票数 1
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fnlwgt']
X.loc[:,0] = Adult.loc[:,'age']kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels
浏览 3修改于2020-04-12得票数 0
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因此，我一直在阅读scikit的文档，并尝试自己运行他们的kmeans示例，但是得到了以下错误信息：
文件"kmeans.py"，第104行
浏览 11修改于2014-04-01得票数 1
我知道在sklearn.cluster.KMeans下定义的KMeans算法需要进行特征缩放
顺便说一句，人们说Kmeans本身就负责功能缩放。
浏览 22修改于2019-08-15得票数 0
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$.fastSquaredDistance(KMeans.scala:595) at org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans$$anonfun$findClosest$1.apply$.findClosest(KMeans.scala:563)
at org.a
浏览 13修改于2016-08-30得票数 4
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