【问题标题】:Cluster faces into groups将面聚类成组
【发布时间】:2017-08-01 03:50:14
【问题描述】:

数据:

2328568501515627770 2328529760910617771 100.0

2328529760910617771 2328568501515627770 100.0

2328529760910617771 2328530052968393930 99.976524

2328529760910617771 2328514835899260501 99.69356

2328529760910617771 2328515153726841781 98.76936

2328529760910617771 2328515132252005201 98.741165

2328529760910617771 2328515149431874457 98.6116

2328529760910617771 2328515158021809084 98.47021

2328529760910617771 2328515145136907144 98.156456

2328529760910617771 2328515089302332012 97.53229

2328529760910617771 2328515153726841775 97.449005

2328568501515627770 2328530052968393930 99.976524

2328530052968393930 2328529760910617771 99.976524

2328530052968393930 2328568501515627770 99.976524

2328530052968393930 2328514835899260501 99.68713

2328530052968393930 2328515132252005201 98.70858

2328530052968393930 2328515158021809084 98.612816

2328530052968393930 2328515153726841781 98.59485

2328530052968393930 2328515149431874457 98.43197

2328530052968393930 2328515145136907144 98.12278

2328530052968393930 2328515089302332012 97.5466

2328530052968393930 2328515153726841775 97.299934

2328515153726841775 2328568501515627770 97.44901

2328515153726841775 2328530052968393930 97.299934

2328515153726841775 2328514835899260501 97.28116

2328515153726841775 2328515149431874457 96.93521

第一列是人脸id

第二列匹配人脸id

第三列是相似度得分

编辑:如何在上述数据集上应用层次聚类。

【问题讨论】:

    标签: cluster-computing grouping cluster-analysis face


    【解决方案1】:

    所有相似度都远大于 80%。

    所以一切都是一个集群。

    【讨论】:

    • 我已经编辑了这个问题。我的意图是如何在上述数据集上应用层次聚类。
    • 就这么做吧。将数据加载到矩阵中,调用相似度的聚类函数。
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