如何在scipy/numpy中对相关矩阵运行层次聚类？我有一个100行乘9列的矩阵，我想通过9种条件下每个条目的相关性来分层聚类。我想使用1-pearson相关作为聚类的距离。假设我有一个包含100x9矩阵的numpy数组X，我该怎么做？我尝试使用hcluster，基于这个例子:Y=pdist(X,'seuclidean')Z=linkage(Y,'single')dendrogram(Z,color_threshold=0)但是，pdist不是我想要的，因为那是欧氏距离。有什么想法吗？谢谢。 最佳答案 只需将指标更改为correl
是否可以使用LDA在gensim中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？ 最佳答案 LDA生成语料库中文档的低维表示。对于这种低d表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一个主题，因此更简单的方法是将每个文档分配给其投影最大的主题。 关于python-在gensim中使用LatentDirichlet分配算法进行聚类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6
1.概述对于分布式系统，人们首先对现实中的分布式系统进行高层抽象，然后做出各种假设，发展了诸如CAP,FLP等理论，提出了很多一致性模型，Paxos是其中最璀璨的明珠。我们对分布式系统的时序，复制模式，一致性等基础理论特别关注。在共识算法的基础上衍生了选举算法，并且为分布式事务提供了部分的支持。本文从常见的几种分布式存储系统看看实践中的分布式系统设计细节。理论结合实际，能更好地帮助我们加深理解。2.分片先来看看分片的定义：Theword“Shard”means“asmallpartofawhole“.HenceShardingmeans dividingalargerpartintosmall
我有一个Newick通过比较4-9bp长DNA序列的假定DNA调节基序的位置权重矩阵(PWM或PSSM)的相似性(欧氏距离)构建的树。树的交互式版本在iTol(here)上，您可以自由使用它-只需在设置参数后按“更新树”:我的具体目标:如果它们到最近的父进化枝的平均距离小于X(ETE2Pythonpackage)，则将图案(尖端/终端节点/叶子)折叠在一起。这在生物学上很有趣，因为一些基因调节DNA基序可能彼此同源(旁系同源物或直系同源物)。这种折叠可以通过上面链接的iTolGUI完成，例如如果您选择X=0.001，那么一些图案会折叠成三角形(图案系列)。我的问题:有人可以建议一种算法
我正在尝试使用K-means方法进行聚类，但我想衡量聚类的性能。我不是专家，但我渴望了解有关聚类的更多信息。这是我的代码:importpandasaspdfromsklearnimportdatasets#loadingthedatasetiris=datasets.load_iris()df=pd.DataFrame(iris.data)#K-Meansfromsklearnimportclusterk_means=cluster.KMeans(n_clusters=3)k_means.fit(df)#K-meanstrainingy_pred=k_means.predict(df)
curl--location'http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings?include_defaults=true'\--header'Authorization:Basicssss'样例数据{ "persistent":{ "cluster":{ "routing":{ "allocation":{ "node_concurrent_recoveries":"10" } }, "max_shards_per_node":"30000" }, "indices":{ "recovery":{ "max_byt
我想通过q-gram距离或简单的“袋子距离”或Python中的Levenshtein距离之类的方法对大约100,000个短字符串进行聚类。我打算填写一个距离矩阵(100,000选择2个比较)，然后使用pyCluster进行层次聚类。.但是我什至在离开地面之前就遇到了一些内存问题。例如，距离矩阵对于numpy来说太大了。aa=numpy.zeros((100000,100000))ValueError:arrayistoobig.这看起来合理吗？还是我注定要在此任务中出现内存问题？感谢您的帮助。 最佳答案 100,000*100,
我想通过q-gram距离或简单的“袋子距离”或Python中的Levenshtein距离之类的方法对大约100,000个短字符串进行聚类。我打算填写一个距离矩阵(100,000选择2个比较)，然后使用pyCluster进行层次聚类。.但是我什至在离开地面之前就遇到了一些内存问题。例如，距离矩阵对于numpy来说太大了。aa=numpy.zeros((100000,100000))ValueError:arrayistoobig.这看起来合理吗？还是我注定要在此任务中出现内存问题？感谢您的帮助。 最佳答案 100,000*100,
设G是一个图。所以G是一组节点和一组链接。我需要找到一种快速划分图形的方法。我现在正在处理的图表只有120*160个节点，但我可能很快就会在另一个上下文(不是医学，而是网站开发)中处理具有数百万个节点的等效问题。所以，我所做的是将所有链接存储到一个图形矩阵中:M=numpy.mat(numpy.zeros((len(data.keys()),len(data.keys()))))如果节点s连接到节点t，现在M在位置s,t中持有1。我确保M是对称的M[s,t]=M[t,s]并且每个节点链接到自身M[s,s]=1。如果我没记错的话，如果我将M与M相乘，结果是一个矩阵，表示连接通过两个步骤到
设G是一个图。所以G是一组节点和一组链接。我需要找到一种快速划分图形的方法。我现在正在处理的图表只有120*160个节点，但我可能很快就会在另一个上下文(不是医学，而是网站开发)中处理具有数百万个节点的等效问题。所以，我所做的是将所有链接存储到一个图形矩阵中:M=numpy.mat(numpy.zeros((len(data.keys()),len(data.keys()))))如果节点s连接到节点t，现在M在位置s,t中持有1。我确保M是对称的M[s,t]=M[t,s]并且每个节点链接到自身M[s,s]=1。如果我没记错的话，如果我将M与M相乘，结果是一个矩阵，表示连接通过两个步骤到
