更新:最后，我选择用于对我的大型数据集进行聚类的解决方案是Anony-Mousse下面建议的解决方案。也就是说，使用ELKI的DBSCAN实现我的聚类而不是scikit-learn的。它可以从命令行运行，并通过适当的索引，在几个小时内执行此任务。使用GUI和小样本数据集来制定您想要使用的选项，然后前往城镇。值得研究。任何人，请继续阅读我最初的问题的描述和一些有趣的讨论。我有一个包含约250万个样本的数据集，每个样本包含35个我正在尝试聚类的特征(浮点值)。我一直在尝试使用scikit-learn的DBSCAN实现来做到这一点，使用曼哈顿距离度量和从数据中抽取的一些小随机样本估计的eps
更新:最后，我选择用于对我的大型数据集进行聚类的解决方案是Anony-Mousse下面建议的解决方案。也就是说，使用ELKI的DBSCAN实现我的聚类而不是scikit-learn的。它可以从命令行运行，并通过适当的索引，在几个小时内执行此任务。使用GUI和小样本数据集来制定您想要使用的选项，然后前往城镇。值得研究。任何人，请继续阅读我最初的问题的描述和一些有趣的讨论。我有一个包含约250万个样本的数据集，每个样本包含35个我正在尝试聚类的特征(浮点值)。我一直在尝试使用scikit-learn的DBSCAN实现来做到这一点，使用曼哈顿距离度量和从数据中抽取的一些小随机样本估计的eps
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭3年前。Improvethisquestion我需要对一些文本文档进行聚类，并且一直在研究各种选项。看起来LingPipe可以在没有事先转换(到向量空间等)的情况下对纯文本进行聚类，但它是我见过的唯一明确声称可以处理字符串的工具。有没有可以直接聚类文本的Python工具？如果没有，最好的处理方法是什么？ 最佳答案 文本聚类的质量主要取决于两个因素:
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭3年前。Improvethisquestion我需要对一些文本文档进行聚类，并且一直在研究各种选项。看起来LingPipe可以在没有事先转换(到向量空间等)的情况下对纯文本进行聚类，但它是我见过的唯一明确声称可以处理字符串的工具。有没有可以直接聚类文本的Python工具？如果没有，最好的处理方法是什么？ 最佳答案 文本聚类的质量主要取决于两个因素:
文章目录1.controller的使用1.1.创建场景的方式1.2.页面的介绍1.3.场景的设置1.2.1.设置初始化1.2.2.设置启动机制1.2.3.设置性能测试脚本的执行时间1.2.4.设置虚拟用户推出机制1.3.场景的运行1.4.场景的运行方式1.4.1.按照场景的方式运行1.4.2.按照group运行2.analysis的使用2.1.生成测试报告2.2.测试报告2.3.测试报表2.3.1.运行的虚拟用户图2.3.2.点击数图标2.3.3.吞吐量图2.3.4.吞吐量-点击图2.3.5.平均事务响应图2.3.6.查看更多图表的方法2.3.7.系统资源使用情况图3.一点感想【Loadrun
我需要实现scikit-learn'skMeans用于聚类文本文档。examplecode工作正常，但需要一些20newsgroups数据作为输入。我想使用相同的代码来聚类文档列表，如下所示:documents=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","
我需要实现scikit-learn'skMeans用于聚类文本文档。examplecode工作正常，但需要一些20newsgroups数据作为输入。我想使用相同的代码来聚类文档列表，如下所示:documents=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","
我正在寻找一个不错的OPTICS的实现。Python中的算法。我将使用它来形成基于密度的点簇((x,y)对)。我正在寻找可以接收(x,y)对并输出集群列表的东西，其中列表中的每个集群都包含属于该集群的(x,y)对列表。 最佳答案 我不知道OPTICS的完整和精确的Python实现。此处发布的链接似乎只是OPTICS想法的粗略近似。它们也不使用索引进行加速，因此它们将运行在O(n^2)甚至更可能是O(n^3)。除了显而易见的想法之外，OPTICS还有许多棘手的事情。特别是，建议使用relative阈值(“xi”)而不是此处发布的绝对阈
我正在寻找一个不错的OPTICS的实现。Python中的算法。我将使用它来形成基于密度的点簇((x,y)对)。我正在寻找可以接收(x,y)对并输出集群列表的东西，其中列表中的每个集群都包含属于该集群的(x,y)对列表。 最佳答案 我不知道OPTICS的完整和精确的Python实现。此处发布的链接似乎只是OPTICS想法的粗略近似。它们也不使用索引进行加速，因此它们将运行在O(n^2)甚至更可能是O(n^3)。除了显而易见的想法之外，OPTICS还有许多棘手的事情。特别是，建议使用relative阈值(“xi”)而不是此处发布的绝对阈
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭5年前。Improvethisquestion我试图了解如何操作层次结构集群，但文档太……技术性？……我不明白它是如何工作的。有什么教程可以帮助我开始，逐步解释一些简单的任务吗？假设我有以下数据集:a=np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1],[0.5,0],[0,0.5],[0.5,0.5],[2,2],[2,3],[3,2],[3,3]])我可以轻松地进行层次聚类并绘制树
