即聚类过的数据量大，但更新的数据集只有小一部分，目前用的是谱聚类
如何对已经聚类过的数据进行数据集更新，避免重新对整个数据集进行聚类？
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dabocaiqq 2018-05-13 15:48关注不清楚Spectral Clustering如何scale. 如果不限聚类方法的话， 可以用Mini-batch kMeans。 原理很简单，每次只对这一小部分数据分配center, 在更新每个cluster的center时，按照这小部分数据占之前处理过数据的比例贡献更新
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- 2021-08-12 11:03回答 4 已采纳 你这个数组是三维的啊，虽然不清楚sklearn的kmeans函数具体用法，但传入的X不是矩阵形式啊，应该是二维数组吧
- 2022-05-05 10:03回答 1 已采纳 可以参考https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/89037409
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2022-07-14 19:29本文件为常见聚类算法测试数据集 ，UCI上常用的聚类算法数据集
- 2022-01-16 22:16回答 2 已采纳 # 整理聚类结果 listName = dfData['地区'].tolist() # 将 dfData 的首列 '地区' 转换为 listName dictCluster
- 2022-02-11 17:08回答 2 已采纳 改成np.power()试试： import numpy as np a=np.array([1,2,3,4]) b=np.array([2]) print(np.power(a,b))
- 2019-05-01 20:24回答 2 已采纳 用户出行模式的问题通常不单单是找出地图上的热点区域的问题, 而是一个多维度的包括时间的聚类. 所用到的维度可能包括乘车日期, 上车时间,下车时间, 乘车站点, 类型(地铁,出租...).... 之
- 2021-09-23 17:05聚类数据集，有人工、真实数据集。带标签
- 2023-04-07 11:24回答 1 已采纳 可以。Geoda 和 Matlab 在进行 K-means 聚类分析时的主要区别在于：1. 应用领域：Geoda 是专门针对地理空间数据设计的软件，具有丰富的地理数据分析功能，而 Matlab 是一个
- 2022-01-31 20:47回答 1 已采纳 快速聚类，不需要对变量进行标准化的，但仍然推荐进行标准化。 层次聚类，必须进行标准化，因为各变量的量纲会有差异。简单的说，第一列数据的单位是 万元，第二列数据的单位是 元，如果不做标准化第一列就会被忽
- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
- 2022-02-12 01:38二维人工数据集：6个 数据 xxx.txt 标签 xxx_cl.txt UCI真实数据集：10个 数据 xxx.txt 标签 xxx_label.txt
- 2022-04-07 11:20回答 1 已采纳 提供一个思路，多个矩阵你把他的维度reshape到一个一维的向量，这个一维度向量过一个函数得到某一个值，比如求和，比如求方差。这个函数需要你自己根据特征去设计。 你得到每个矩阵的值，把所有值resha
- 2021-04-14 10:01用于聚类分析的人工合成数据集（可用来测试鲁棒性等）内含说明文档，若不会使用可随时与我联系。效果图参看置顶博客！
- 2021-09-28 20:04一些聚类常用的数据集，自己做实验也在用的，很好用也很齐全。
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