问题遇到的现象和发生背景
想使用非监督学习对32w个银河团进行分类，分为knots，sheets，filaments，voids.
直接对转动惯量的比值以及密度使用kmeans方法进行分类，与已有的分类结果进行比对，kmeans效果不尽如人意
想知道是否有其他聚类方法更好地进行分类
关于#聚类#的问题：问题遇到的现象和发生背景
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·星辰大海 2022-10-01 09:37关注聚类的方法有很多，但是你需要先对数据进行大致的分析，最起码要有一层经验分析，能够知道你的数据使用基于划分的还是基于密度的
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- 2023-04-05 00:19回答 2 已采纳 改成Label = km.fit_predict(np.asarray(imgData))试试
- 2022-10-19 19:55回答 6 已采纳 K-Means算法从随机初始化簇质心开始。每次运行KMeans时，此选择都会有所不同，可能会产生不同的结果。为了得到可再现的结果，可以在KMeans中使用random_state参数，这将修复簇中心线
- 2022-01-31 21:12回答 1 已采纳 model.fit_predict(x)函数对数据x进行聚类，x_cluster是聚类结果的，就是得到每个数据点的类标签。然后用metrics.silhouette_score()对聚类结果的好坏进行
- 2023-09-20 09:58禅与计算机程序设计艺术的博客 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人们逐渐发现机器学习、强化学习等机器人技术在解决日常生活中的复杂任务方面越来越受到重视。然而，在这些机器人技术中也存在着一些显著的问题，比如它们的模型训练过程存在...
- 2022-12-08 19:05回答 1 已采纳 你的数据中有非数值型的字符串型数据，你检查一下新使用的数据
- 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：
- 2022-02-11 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))
- 2024-04-20 22:31钱多多先森的博客 最后，如果你在面试中遇到了什么问题，欢迎评论、私信交流。 八、训练数据只有20个类被标注了，但是在使用阶段需要预测出50个类。该如何设计这个任务呢? 具体参考这里： 九、对于一个已经训练好的分类任务，如何在...
- 2023-02-21 13:33回答 2 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ 从您提供的代码看，图片已经被读入，reshape 成为 (n_samples, n_features) 的二维数组 Z，再转化为一维数组 whw_df。但是在这里，一维数
- 2021-05-08 15:59回答 1 已采纳 分类是有标签的，聚类是无监督学习，没有标签，所以你这个用户用不用vpn你们应该是知道的吧，那就是有标签，那是分类，不是聚类
- 2022-03-30 10:05回答 1 已采纳 个人意见：是否归一化是要看你采取什么方法，比如神经网络可能需要进行归一化，但像集成学习之类的对数据不敏感，就不需要进行归一化。16个特征也不算很多，应该没必要特征提取。但也可以尝试一下看一下效果 ht
- 2021-12-23 22:50白拾Official的博客 例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征...
- 2022-06-07 21:51ShowMeAI的博客 ShowMeAI资讯日报 2022-06-03 期，AI领域【工具&框架】【项目&代码】【博文&分享】【数据&资源】【研究&论文】最新动态关键词：实时动作捕捉系统、深度神经网络、技术面试准备清单…点击阅读全文......
- 2022-10-23 23:44AI蜗牛车的博客 时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对...
- 2023-10-30 02:00禅与计算机程序设计艺术的博客 AI即Artificial Intelligence（人工智能），是指由人制造出来的具有一定智能的系统，可以理解并接受人类的指令，完成各种复杂的任务。而深度学习是AI的一种重要分支，主要通过模拟人脑神经元结构进行大规模的模型...
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