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Dendextend:关于如何根据定义的组为树状图的标签着色
我正在尝试使用一个名为 dendextend 的很棒的 R 包来绘制树状图并根据一组先前定义的组为其分支和标签着色 我已阅读您在 Stack Overflow 中的答案以及 dendextend vignette 的常见问题解答 但我仍然不
r
hierarchicalclustering
dendextend
R中使用余弦距离的层次聚类
我想通过使用余弦相似度与 R 编程语言对文档语料库进行层次聚类 但出现以下错误 if is na n n gt 65536L stop 大小不能为 NA 或 超过 65536 需要 TRUE FALSE 时缺少值 我应该怎么办 为了重现它
r
tm
hierarchicalclustering
根据多个阈值将 SciPy 分层树状图切割成簇
我想将 SciPy 的树状图切割成多个具有多个阈值的簇 我尝试过使用 fcluster 但它只能削减一个阈值 例如 这是我从另一个问题中摘取的一段代码 import pandas data pandas DataFrame total ru
python
scipy
hierarchicalclustering
dendrogram
如何指定聚类的距离函数?
我想对给定距离的点进行聚类 奇怪的是 似乎 scipy 和 sklearn 聚类方法都不允许指定距离函数 例如 在sklearn cluster AgglomerativeClustering 我唯一可以做的就是输入一个亲和力矩阵 这将非常
python
scipy
scikitlearn
hierarchicalclustering
python中热图的层次聚类
我有一个 NxM 矩阵 其值范围为 0 到 20 我可以使用 Matplotlib 和 pcolor 轻松获得热图 现在我想使用 scipy 应用层次聚类和树状图 我想重新排序每个维度 行和列 以显示哪些元素相似 根据聚类结果 如果矩阵是方
python
matplotlib
Heatmap
hierarchicalclustering
dendrogram
时间序列距离度量
为了对一组时间序列进行聚类 我正在寻找一个智能距离度量 我尝试过一些众所周知的指标 但没有一个适合我的情况 ex Let s assume that my cluster algorithm extracts this three cent
TimeSeries
Distance
hierarchicalclustering
DTW
如何在 scipy 层次聚类中获取非单例簇 ID
根据this http docs scipy org doc scipy reference generated scipy cluster hierarchy dendrogram html scipy cluster hierarchy
python
scipy
clusteranalysis
hierarchicalclustering
距离矩阵的并行构造
我对大量多维向量进行层次凝聚聚类 我注意到最大的瓶颈是距离矩阵的构造 此任务的简单实现如下 此处使用 Python v an array N d where rows are the observations and columns the
python
performance
parallelprocessing
Distance
hierarchicalclustering
HDBSCAN Python 选择簇数
是否可以在Python中的HDBSCAN算法中选择簇的数量 或者唯一的方法是使用输入参数 例如 alpha min cluster size Thanks UPDATE 这是使用 fcluster 和 hdbscan 的代码 import
python
hierarchicalclustering
如何以最佳 K 来排列(切割)树状图
如何在树状图中画一条线对应最佳K对于给定的标准 像这样 假设这是我的树状图 最佳 K 是 4 data mtcars myDend lt as dendrogram hclust dist mtcars plot myDend 我知道abl
r
plot
hierarchicalclustering
dendrogram
scipy 中的修剪树状图(层次聚类)
我有一个大约有 5000 个条目的距离矩阵 并使用 scipy 的层次聚类方法对矩阵进行聚类 我为此使用的代码是以下片段 Y fastcluster linkage D method centroid D distance matrix Z
python
hierarchicalclustering
为树状图中的刻度标签着色以匹配簇颜色
如何为树状图的标签单独着色 使其与 MATLAB 中簇的颜色相匹配 这是使用下面我的答案中的代码生成的所需输出示例 请注意 标签只是 50 个字符系列 A r 如果有更直接的方法来做到这一点 请发布答案 因为我无法通过谷歌搜索找到解决方案
MATLAB
plot
clusteranalysis
hierarchicalclustering
dendrogram
如何从 SciPy 的层次凝聚聚类中获取质心?
我正在使用 SciPy 的层次凝聚聚类方法对 m x n 特征矩阵进行聚类 但聚类完成后 我似乎无法弄清楚如何从结果聚类中获取质心 下面是我的代码 Y distance pdist features Z hierarchy linkage
python
NumPy
scipy
hierarchicalclustering
R 中的空间聚类(简单示例)
我有这个简单的data frame lat lt c 1 2 3 10 11 12 20 21 22 23 lon lt c 5 6 7 30 31 32 50 51 52 53 data data frame lat lon 这个想法是根
r
Geospatial
Spatial
hierarchicalclustering
将树状图与 Python 的 scipy.cluster.hierarchy 中的簇号进行匹配
以下代码生成一个具有 10 个叶节点的简单层次聚类树状图 import scipy import scipy cluster hierarchy as sch import matplotlib pylab as plt X scipy r
python27
scipy
hierarchicalclustering
层次聚类大稀疏距离矩阵 R
我试图在非常大的距离上执行 fastclust 但遇到了问题 我有一个非常大的 csv 文件 大约 9100 万行 因此 for 循环在 R 中花费太长时间 其中包含关键字 大约 50 000 个唯一关键字 之间的相似性 当我读入 data
r
Distance
sparsematrix
Bigdata
hierarchicalclustering
从seaborn clustermap结果中重新排序高级集群
有没有办法从a to b下图中有脚本吗 我在用seaborn clustermap 到达 得到a 即保留行的顺序 但是 列顺序仅在第二最高级别更改 I was wondering whether it is possible to use
python
matplotlib
Seaborn
hierarchicalclustering
使用“plm()”估计具有嵌套结构的重复测量随机效应模型
是否可以估计一个具有嵌套结构的重复测量随机效应模型 using plm 来自plm questions tagged plm包裹 我知道这是可能的lmer 来自lme4 questions tagged lme4包裹 然而 lmer 依赖于
r
lme4
hierarchicalclustering
plm
longitudinal
在自定义对象上使用 ELKI 并理解结果
我正在尝试使用ELKI的SLINK实现我的程序中的层次聚类 我有一组需要聚类的对象 属于我自己的类型 为此 我在聚类之前将它们转换为特征向量 这就是我目前让它运行并产生一些结果的方式 代码在 Scala 中 val clusterer ne
clusteranalysis
hierarchicalclustering
elki
sklearn凝聚聚类:动态更新聚类数量
sklearn cluster AgglomerativeClustering 的文档提到 当改变集群数量并使用缓存时 计算完整的树可能是有利的 这似乎意味着可以首先计算完整的树 然后根据需要快速更新所需集群的数量 而无需重新计算树 使用缓
python
scikitlearn
hierarchicalclustering
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