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关于medoids 相关联的Python项目和问题：
最新问答
DBSCAN与k-means或k-medoids相比有很大的不同，后者假设星团应该具有特定的形状。它假设簇是一组彼此紧密相连的点，在数据空间中形成一个密集的点邻域
我可以计算每个簇的数据点的平均值，得 ...
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我正在尝试学习如何对一个简单的数据集进行集群。
'太阳.csv'是一个只有2列数据的csv，我想通过python和pyclustering包来做一个集群模型
下面的代码显示错误“KeyError:0” ...
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我发现了K-medods的this实现，我决定在我的代码中尝试一下。在
我的原始数据集是一个21x6矩阵。在
要生成我使用的距离矩阵：
import scipy.spatial.distance as ...
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我有一个二进制字符串列表和两个不在列表中的中心字符串。
我想围绕中心字符串对列表进行分类，以便创建两个集群。列表中的一个字符串将被分配给中心距该字符串最近的集群（汉明距离作为度量）。
我已经看到了a ...
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我正在使用sklearn_extra.cluster中的KMedoids。我将它与一个预先计算的距离矩阵（metric='precomputed'）一起使用，并且它曾经起作用。然而，我们在计算距离矩阵 ...
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我试图用Python/NumPy实现一个k-medoids集群算法。作为这个算法的一部分，我必须计算出从物体到它们的“类星团”的距离之和。在
我有一个五点距离矩阵
n_samples = 5
D = ...
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我正在关注一篇优秀的媒体文章：https://towardsdatascience.com/k-medoids-clustering-on-iris-data-set-1931bf781e05从头开始 ...
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我的数组由3个向量组成，代表3个对象
X2=array([[ 5.43840675, -1.05259078, -0.21793506, 8.56686818, -2.58056957,
...
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import Pycluster as PC
matrix=([ 0. , 1.47, 2.43, 3.44, 1.08],
[ 1.47, 0. , 1.5 , 2.39, 2. ...
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我正在尝试使用k-medoids PAM算法。待聚类的数据形成2D矩阵并存储在csv文件中。如何将csv数据读入csr\矩阵。
我写了下面的代码，但它没有给我一个矩阵。相反，我得到了一个列表列表。
此 ...
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我尝试运行这个K-Medoids python实现代码
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
import numpy as ...
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k-medoids的第一步是从数据集（X）中随机选取k-centroids/medoids，当更新x1改变了一些簇时，如何重新计算这些质心无需重新分类
假设有一个数字if round用于更新X的值，例 ...
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