Простой подход к назначению кластеров для новых данных после кластеризации k-средних

Я запускаю кластеризацию k-средних на фрейме данных df1 и ищу простой подход к вычислению ближайшего центра кластера для каждого наблюдения в новом фрейме данных df2 (с теми же именами переменных). Думайте о df1 как об обучающем наборе, а df2 о ...

Как добавить предсказанные кластеры k-средних в столбце к кадру данных в Python

OpenCV4Android Kmean не работает должным образом

Оптимально ли кластеризовать одномерные данные? [закрыто]

У кого-нибудь есть документ, который объясняет, какCkmeans.1d.dp [http://cran.r-project.org/web/packages/Ckmeans.1d.dp/]алгоритм работает? Или: каков наиболее оптимальный способ кластеризации k-средних в одномерном случае?

нужен установленный Matplotlib, которому нужен "Python как фреймворк на Mac OS X" :(

ли указать собственную функцию расстояния с помощью кластеризации K-Means scikit-learn?

Sklearn Kmeans параметр путаницы?

Так что я могу бежать

В чем разница между целевыми функциями «k означает» и «нечеткие c означает»?

Я пытаюсь понять, можно ли сравнить производительность обоих на основе целевых функций, над которыми они работают?

Каковы некоторые пакеты, которые реализуют кластер с полудиспетчерской (ограниченной) кластеризацией?

Я хочу провести несколько экспериментов с кластеризацией под наблюдением (с ограничениями), в частности с фоновыми знаниями, предоставляемыми в качестве парных ограничений на уровне экземпляра (ограничения Must-Link или Cannot-Link). Я хотел бы ...

k-означает пустой кластер

Я пытаюсь реализоватьK-средства как домашнее задание. Мой лист упражнений дает мне следующее замечание относительно пустых центров: During the iterations...

ах извините я новичок в стек переполнение я буду редактировать его с этого момента

ос от 11.09.2017) это мои коды для кластеризации kmodes в R: library(klaR) setwd("D:/kmodes") data.to.cluster <- read.csv('kmodes.csv', header = TRUE, sep = ';') cluster.results <- kmodes(data.to.cluster[,2:5], 3, iter.max = 10, weighted = ...