问题标签 [k-means]

我一直在寻找一种方法来计算足球经理游戏中的动态市场价值。我在这里问了这个问题，并从 Alceu Costa 那里得到了很好的回答。

我试图编写这个算法（90 个元素，5 个集群），但它不能正常工作：

1. 在第一次迭代中，大部分元素会更改其集群。
2. 从第二次迭代开始，所有元素都改变了它们的集群。
3. 由于该算法通常在收敛之前有效（没有元素更改其集群），因此在我的情况下它不会完成。
4. 所以我手动将结束设置为第 15 次迭代。你可以看到它无限运行。

你可以在这里看到我的算法的输出。它出什么问题了？你能告诉我为什么它不能正常工作吗？

我希望你能帮助我。非常感谢您！

这是代码：

我有一个 A(369x10) 的矩阵，我想将它聚集在 19 个簇中。我用这个方法

产生 idx(369x1) 和 ctrs(19x10)

我明白了这一点。我在 A 中的所有行都聚集在 19 个集群中。

现在我有一个数组 B(49x10)。我想知道这个 B 的行在给定的 19 个簇中对应的位置。

在 MATLAB 中怎么可能？

先感谢您

我正在寻找 k-means 算法的 Python 实现以及集群和缓存我的坐标数据库的示例。

我正在使用 Opencv 的 K-means 实现来聚类一大组 8 维向量。它们集群很好，但我找不到任何方法来查看集群过程创建的原型。这甚至可能吗？OpenCV 似乎只允许访问集群索引（或标签）。

如果不是，我想是时候自己实现了！

我一直在研究k-means clustering，不清楚的一件事是你如何选择 k 的值。这只是一个反复试验的问题，还是有更多的问题？

我正在阅读我可以从 lucene 索引创建 mahout 向量，该索引可用于应用 mahout 聚类算法。 http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Creating+Vectors+from+Text

我想在我的 Lucene 索引中的文档中应用 K-means 聚类算法，但目前尚不清楚如何应用此算法（或层次聚类）来提取具有这些文档的有意义的聚类。

在这个页面http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/k-Means 说该算法接受两个输入目录：一个用于数据点，一个用于初始集群。我的数据点是文件吗？我如何“声明”这些是我的文档（或它们的向量），只需将它们拿走并进行聚类？

提前为我糟糕的语法道歉

谢谢

我正在使用 OpenCV 库中的函数 cvKMeans2() 进行聚类。它具有可选参数：
centers -集群中心的可选输出数组
相同的参数也在函数 kmeans() 中。

我想知道有关集群的信息。但是我还没有找到数组中那个簇中心的类型，所以我无法得到它。

感谢您的任何建议！

我正在尝试检测输入向量与给定聚类中心的拟合程度。我可以很容易地找到最佳匹配（与输入向量的欧几里德距离最小的中心是最好的），但是，我现在需要研究匹配的好坏。

为此，我需要找到构成质心的向量的散布（标准差？），然后查看我的输入向量到中心的距离是否小于散布。如果它超过了传播范围，我应该可以说我没有适合它的集群（假设最好的不能很好地适合输入向量）。

我不确定如何找到每个集群的传播。我有所有的中心向量，所有的训练向量都标有它们最近的集群，我只是不能完全理解我需要做什么才能得到传播。

我希望这很清楚？如果没有，我会尝试改写它！蒂亚·伊恩

我想看看两者的性能是否可以根据它们所处理的目标函数进行比较？

我想知道java中简单的k-means算法。我只想将 k-means 用于对一维数组而不是多维数组进行分组。例如，在对数组进行分组之前，如果我们想要四个组，则数组由 2,4,7,5,12,34,18,25 组成，那么我们得到第 1 组：2,4,5 第 2 组：7,12 第 3 组：18 ,25 组 4：34