我试图在mahout中对数据进行聚类。显示错误。这是错误java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:0atorg.apache.mahout.clustering.classify.ClusterClassificationMapper.populateClusterModels(ClusterClassificationMapper.java:129)atorg.apache.mahout.clustering.classify.ClusterClassificationMapper.setup(ClusterClassificationMapp
我已经为Hadoop编写了一个简单的k-means集群代码(两个独立的程序-mapper和reducer)。该代码正在我本地盒子上的一个小型二维点数据集上工作。它是用Python编写的，我打算使用StreamingAPI。每次运行mapper和reducer后，都会生成新的中心。这些中心是下一次迭代的输入。根据建议，我使用了mrjob,jobpython，适合多步，defsteps(self):return[self.mr(mapper=self.anything,combiner=self.anything,reducer=self.anything)]这只是一次迭代，请告诉我在生成
我正在尝试将MahoutKMeans用于一个简单的应用程序。我根据数据库内容手动创建了一系列向量。我只是想将这些向量提供给Mahout(0.9)，例如KMeansClusterer并使用输出。我阅读了MahoutinAction(版本0.5中的示例)和许多在线论坛以获取背景知识。但是，如果没有通过Hadoop使用文件名和文件路径，我再也看不到使用MahoutKMeans(或相关集群)的方法了。文档非常简略，但是Mahout是否可以再以这种方式使用？当前是否有任何使用MahoutKMeans的示例(不是来自命令行)。privateListkMeans(Listallvectors,dou
我试图在3channel彩色图像上运行kmeans，但每次我尝试运行该函数时它似乎崩溃并出现以下错误:OpenCVError:Assertionfailed(data.dims0)inunknownfunction,file..\..\..\OpenCV-2.3.0\modules\core\src\matrix.cpp,line2271我在下面的代码中包含了一些注释，以帮助指定传入的内容。非常感谢任何帮助。//Loadinanimage//Depth:8,Channels:3IplImage*iplImage=cvLoadImage("C:/TestImages/rainbox_bo
我正在使用Opencv的K-means实现对大量8维vector进行聚类。它们很好地聚类，但我找不到任何方法来查看聚类过程创建的原型(prototype)。这可能吗？OpenCV似乎只允许访问集群索引(或标签)。如果没有，我想是时候自己实现了! 最佳答案 我不能说我使用了OpenCV的Kmeans实现，但如果您可以访问给每个实例的标签，您可以通过计算属于每个集群的实例的平均vector来简单地获取质心。 关于c++-OpenCVK均值(kmeans2)，我们在StackOverflow上
我正在使用scikitlearn的Kmeans算法对评论进行聚类。sentence_list=['hellohowareyou',"Iamdoinggreat","mynameisabc"]vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1,max_df=0.9,stop_words='english',decode_error='ignore')vectorized=vectorizer.fit_transform(sentence_list)km=KMeans(n_clusters=num_clusters,init='k-means++',n_init=10,
我正在研究openCV示例，但有时这些示例无法运行。在许多情况下，我只需要做一些小的改动，然后它就可以工作了。在这种情况下，到目前为止我没有找到解决方案。如果我运行以下代码，我会在kmeans行上收到错误。我检查了数据类型，似乎一切正常。任何人都知道出了什么问题？谢谢!来自https://github.com/Itseez/opencv的代码示例:'''Keyboardshortcuts:ESC-exitspace-generatenewdistribution'''importnumpyasnpimportcv2fromgaussian_miximportmake_gaussians
使用以下代码对地理位置坐标进行聚类会产生3个聚类:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.cluster.vqimportkmeans2,whitencoordinates=np.array([[lat,long],[lat,long],...[lat,long]])x,y=kmeans2(whiten(coordinates),3,iter=20)plt.scatter(coordinates[:,0],coordinates[:,1],c=y);plt.show()使用Kmeans进行位置聚类是否正确，因为它使用Eu
我是机器学习的新手，想知道scipy中的kmeans和kmeans2之间的区别。根据文档，他们都使用'k-means'算法，但如何选择它们？ 最佳答案 根据文档，kmeans2似乎是标准的k-means算法并且运行直到收敛到局部最优-并且允许您更改种子初始化。kmeans函数将由于缺乏变化而提前终止，因此它甚至可能无法达到局部最优。此外，它的目标是生成一个码本来映射特征向量。码本本身不一定是从停止点生成的，而是会使用具有最低“失真”的迭代来生成码本。此方法还将多次运行kmeans。该文档有更多细节。如果您只想将k-means作为算法
在python中，kmeans聚类的plot输出如何？我正在使用PyCluster包。allUserVector是一个nxm维向量，基本上是具有m个特征的n个用户。importPyclusteraspcimportnumpyasnpclusterid,error,nfound=pc.kcluster(allUserVector,nclusters=3,transpose=0,npass=1,method='a',dist='e')clustermap,_,_=pc.kcluster(allUserVector,nclusters=3,transpose=0,npass=1,method
