cluster-analysis

    5गर्मी

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    से आउटलायर को हटा रहा है मेरे पास 10 XY निर्देशांक वाले छोटे डेटा सेट हैं। मैं एक केंद्र प्राप्त करने के लिए Matlab (R2012a) और के-साधन का उपयोग कर रहा हूँ। कुछ क्लस्टर में (नीचे चित्र देखें) मैं कुछ

    5गर्मी

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    क्या जावा में कोई ओपन-सोर्स Markov clustering algorithm (उर्फ एमसीएल) कार्यान्वयन है? या तो लाइब्रेरी का स्टैंडअलोन या हिस्सा।

    9गर्मी

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    मैं एक प्रोटीन डीएनए इंटरैक्शन डेटासेट क्लस्टर करने की कोशिश कर रहा हूं, और आर पैकेज gplots से heatmap.2 का उपयोग करके एक हीटमैप खींचता हूं। इन आलेखों को उत्पन्न करने के लिए मैं पूरी प्रक्रिया का पालन

    6गर्मी

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    में गाऊशियन मिश्रण मॉडल क्लस्टर को विज़ुअलाइज़ करें मुझे मानव क्रिया पहचान के लिए उपयोग करने के लिए क्लासिफायर (गाऊशियन मिश्रण मॉडल) लिखना है। मेरे पास वीडियो का 4 डेटासेट है, उनमें से प्रत्येक में 12

    6गर्मी

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    में पैरामीटर अनुमान मुझे अलग-अलग पूर्वस्थापन (जैसे एजेंटिव, वाद्ययंत्र, समय, स्थान इत्यादि) के साथ उनके वितरण के आधार पर संज्ञाओं के स्वाभाविक रूप से होने वाले वर्गों को खोजने की आवश्यकता है। मैंने के

    7गर्मी

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    एक lib की तलाश है जो कुछ बड़े नेटवर्क (10,000 नोड्स तक) में ओवरलैपिंग समुदायों का पता लगाता है, कुछ मिनटों में नहीं? [ध्यान दें: एक ग्राफ द्वारा "नेटवर्क" मेरा मतलब है] विवरण मांगने के एक टिप्पणी के ज

    5गर्मी

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    मेरे पास मानचित्र पर सैकड़ों हजार वस्तुएं हैं। और उन सभी के आधार से चुनें (नक्शा कंटेनर आयत के भीतर एक छोटे पैमाने पर) बहुत बुरा अभ्यास है। डीबी के अंदर क्लस्टरिंग की आवश्यकता है। एक संबंधपरक डेटाबेस

    5गर्मी

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    मैं कुछ डेटा क्लस्टर करने के लिए आवश्यक क्लस्टर की सही संख्या का मूल्यांकन करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे पता है कि डेविस-बोल्डिन इंडेक्स (डीबीआई) का उपयोग करना संभव है। डीबीआई का उपयोग करने के लिए आप

    7गर्मी

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    मैं साइपी की स्पैस रैखिक बीजगणित लाइब्रेरी का उपयोग करके, बड़े (लेकिन अभी भी ट्रैक्टेबल) सिस्टम के लिए न्यूप्पी/साइपीपी का उपयोग करके स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग एल्गोरिदम लिखने की कोशिश कर रहा हूं। दुर्भाग

    6गर्मी

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    डीपीजीएमएम से मिलने वाले परिणाम मैं अपेक्षा नहीं करता हूं। उदा .: >>> import sklearn.mixture >>> sklearn.__version__ '0.12-git' >>> data = [[1.1],[0.9],[1.0],[1.2],[1.0], [6.0],[6.1],[6.1]] >>> m