मेरे पास 0 और 1 के बीच 13.876 (13,876) मानों की एक सरणी है। मैं sklearn.cluster.KMeans
को केवल वेक्टर में लागू करना चाहता हूं ताकि वे अलग-अलग समूहों को ढूंढ सकें जिनमें मूल्य समूहबद्ध हैं। हालांकि, ऐसा लगता है कि केमैन एक बहुआयामी सरणी के साथ काम करता है, न कि एक-आयामी वाले। मुझे लगता है कि यह काम करने के लिए एक चाल है लेकिन मुझे नहीं पता कि कैसे। मैंने देखा कि KMeans.fit()स्वीकार करता है "एक्स: सरणी की तरह या विरल मैट्रिक्स, आकार = (N_SAMPLES, n_features)", लेकिन यह n_samples
चाहता है बड़ा एक सेScikit-learn: KMeans को एक-आयामी सरणी पर कैसे चलाएं?
होने के लिए मैं एक np.zeros पर मेरे सरणी डालने की कोशिश की() मैट्रिक्स और KMeans चलाएं, लेकिन फिर कक्षा 1 पर सभी गैर-शून्य मान डाल रहे हैं और शेष 0 वर्ग 0
क्या कोई भी इस एल्गोरिदम को एक-आयामी सरणी पर चलाने में मदद कर सकता है? बहुत बहुत धन्यवाद!
यह एक आकर्षण की तरह काम किया, इस विस्तार मुझे एक घंटे के लिए अटक गया है! – iamgin
यदि कोई इस प्रकार के आकार के डेटा पर मिनीबैचकिमेन का उपयोग करता है, तो कोई बहुत अलग परिणाम प्राप्त करता है। क्या यह अपेक्षित व्यवहार है ?? – marscher
यह यादृच्छिक स्थिति से संबंधित है। अगर कोई इसे ठीक करता है, तो एक ही परिणाम प्राप्त करता है। – marscher