【问题标题】:cluster external validation集群外部验证
【发布时间】:2016-10-22 20:11:48
【问题描述】:

我正在使用 ELKI 来通过 DBSCAN 和 OPTICS 执行位置聚类。我的数据集包括 30 个参与者,但它没有标记,但我确实有一对坐标(例如家庭、工作等)作为每个参与者的常去地点。

我想知道这对坐标属于哪个集群(对于每个人)。一种方法是使用一些最小距离阈值手动检查每一对与每个集群。

有什么更好的方法来实现这一目标?

【问题讨论】:

  • 我不明白你的目的。
  • 其实我想根据实际情况验证集群。
  • 数据没有标注,但我知道人们的频繁位置,平均每个人有 4 到 6 个不同的位置。
  • 你不能从频繁的位置生成标签吗?
  • 但我如何比较它,例如home 对应集群 X?

标签: cluster-analysis data-mining dbscan elki optics-algorithm


【解决方案1】:

你能像这样格式化你的输入数据吗:

123 456 work1
124 457 work1
789 123 home2
123 123 unknown

标签应该是非数字的,这就是为什么我在这个例子中选择了“work1”、“work2”等。

然后ELKI可以自动评估结果。

【讨论】:

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