在给定点集中选择最远点的子集
想象一下，给你3维空间中n个点组成的集合S。任意两点之间的距离是简单的欧几里德距离。您希望从该集合中选择k个点的子集Q，以使它们彼此最远。换言之，不存在k个点的其他子集Q‘，使得Q中所有成对距离的最小值小于Q’中的最小值。 如果n约为1600万，k约为300，我们如何有效地执行此操作？ 我的猜测是，这可能是NP难的，所以我们只想关注近似。我能想到的一个想法是使用多维缩放来对一条线上的这
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执行多维缩放后如何获得特征值?
我有兴趣在执行多维缩放后查看特征值.什么功能可以做到这一点?我查看了 文档，但它根本没有提到特征值. 这是一个代码示例: mds = manifest.MDS(n_components=100, max_iter=3000, eps=1e-9,random_state=seed, dissimilarity="precomputed", n_jobs=1)结果 = mds.fit(word
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在 scikit-learn 中对 MDS 使用相似矩阵而不是相异矩阵
我想将我使用 scikit-learn 的 TfidfVectorizer 的文本文档的相似性可视化为 tfidf = TfidfVectorizer(decode_error='ignore', max_df=3).fit_transform(data) 然后执行余弦相似度计算为 cosine_similarity = (tfidf*tfidf.T).toarray() 给出相似性，
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避免在 sci-kit 中缩放二进制列学习 StandsardScaler
我正在 sci-kit learn 中构建线性回归模型，并将输入缩放作为 sci-kit learn 管道中的预处理步骤.有什么办法可以避免缩放二进制列吗?发生的事情是这些列与其他列一起缩放，导致值以 0 为中心，而不是 0 或 1，所以我得到像 [-0.6, 0.3] 这样的值，这导致输入值为 0影响我的线性模型中的预测. 用于说明的基本代码: >>>将 numpy 导入为 np>>>从
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r 中的 5 维图
我正在尝试在 R 中绘制 5 维图.我目前正在使用 rgl 包在 4 维中绘制我的数据，使用 3 个变量作为 x、y、z 坐标，另一个变量作为颜色.我想知道是否可以使用此包添加第五个变量，例如空间中点的大小或形状.这是我的数据示例和我当前的代码: set.seed(1)df
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在scikit-learn中将共现矩阵转换为MDS的不相似矩阵
我有一个单词共现矩阵，如下所示.我想使用MDS缩小尺寸并将其绘制出来.在sklearn中有一个函数 model = MDS(n_components = 2，差异='precomputed'，random_state = 1)并应用模型 output = model.fit_transform(input)我的理解是输入应该是一个不相似矩阵，而不是我所拥有的相似度矩阵.那是对的吗?我可以使用一个函
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差异矩阵中缺少值的多维缩放
我有一个相异矩阵，我想使用此问题，认为与0的差异缺少值，但我在官方文档中找不到此声明.值0的相似性不是解释为彼此非常接近的点吗? 任何有关如何基于稀疏相异矩阵获得我的高维数据集的低维表示的建议都将受到欢迎.谢谢！ 解决方案 感谢您提出该问题的提示！我调查了代码: 要将非对角线上的零解释为缺失值，您需要使用MDS(metric=False)的SMACOF算法使用MDS的非公制版本.
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如何通过物种矩阵显示站点中的植物物种生物量?
我之前问过“如何将两列显示为二进制(存在/不存在)矩阵?".这个问题有两个很好的答案.我现在想更进一步，并按物种列在原始站点上添加第三列，以反映每个样地中每个物种的生物量. 第1栏(地块)指定约200个地块的代码，第2栏(种)指定约1200种的代码，第3栏(生物量)指定干重.每个地块都有> 1个物种，每个物种都可以出现在> 1个地块中.总行数约为2700. > head(dissim)
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