请问 有没有大神知道层次聚类中 有什么方法可以获得某个特定距离下被分成了几类
data = np.array(data)
Z = linkage(data,method='single')
dendrogram(Z)
plt.show()
比如我想获得距离为2以下被分成了几类
层次聚类 分成了多少类
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- 2022-02-11 21:14回答 2 已采纳 元组的索引越界，打印一下len(dataset)，n取值已经超过了a,b元组元素个数。
- 2023-03-03 10:05回答 8 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：以下是实现k-means聚类的步骤以及代码： Step 1: 读入数据到 R 语言 利用 readxl 包读取 Excel 文件里面的数据 libr
- 2023-03-06 15:27回答 10 已采纳 K-means聚类R语言代码： # 读取数据 data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/data.csv", header=TRUE, strings
- 2022-07-21 09:52赵孝正的博客 层次聚类算法及通过sklearn调用方式
- 2023-03-02 23:21回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 要使用R语言对Excel中的数据进行k-means聚类，您可以使用以下步骤： 将Excel中的数据导入R中。您可以使用read_excel()函数从Excel文件中读取数据
- 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))
- 2023-04-23 09:09回答 6 已采纳 这篇文章：训练K-Means与DBSCAN算法模型 也许有你想要的答案，你可以看看除此之外, 这篇博客: 学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类中的 二、层次聚类 部
- 2022-06-23 17:06橒的博客 本文基于三大类介绍了经典的三种算法：K均值算法、层次聚类算法和DBSCAN算法以及各算法的原理、步骤以及优缺点，并运用R程序实现了各个算法。
- 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
- 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：
- 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
- 2020-12-01 10:24刘早起的博客 可以通过决定纵轴分界线可决定这些数据到底是分成多少类定好分界线后，只需要看距离这条线横杠和单独的竖线即可，上图中距离红线的横杠有两条（分别表示类1,2 和类2,5），单独的竖线也有两条，从横坐标轴 4 和 6 上...
- 2023-02-19 16:37回答 9 已采纳 针对日志分析可视化中使用聚类算法的问题，以下是一些思路和建议： 1.确定聚类算法：首先需要选择一种适合日志数据的聚类算法，例如k-means、层次聚类等。选择算法时需要考虑数据量、数据维度、聚类结果的
- 2023-05-08 12:05阿卡西番茄酱的博客 自顶向下，自底向上层次聚类，应用于分类数据
- 2017-04-14 10:04sjpljr的博客 5、聚类之层次聚类、基于划分的聚类（k-means）、基于密度的聚类、基于模型的聚类 目录(?)[-] 1. 一层次聚类 1. 层次聚类的原理及分类 2. 层次聚类的流程 3. 层次聚类的优缺点 2. 二划分聚类...
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