【问题标题】:data mining cluster in Non-Euclidean Spaces非欧几里得空间中的数据挖掘集群
【发布时间】:2016-02-13 06:04:49
【问题描述】:

考虑以编辑距离为距离的字符串空间 措施。举一个字符串集的例子,如果我们选择簇 通过最小化到其他点的距离总和,我们得到一个点 作为簇,但是如果我们通过最小化最大值来选择簇 到其他点的距离,另一个点就变成了cluster。

我遇到了这个话题的挑战。谁能帮帮我?

【问题讨论】:

  • 你到目前为止所尝试的

标签: cluster-computing data-mining


【解决方案1】:

试试这组字符串:

badger
badger
badger
badger
badger
banana
nanana

哪个字符串的和最小,哪个字符串的最大距离最小?

【讨论】:

  • 给定一个set的字符串,所以5獾实际上并不是例子。在距离空间中,如果距离 = 0,则意味着 A 是 B。
【解决方案2】:

根据 Anony-Mousse 的回答,我想我会给出这个: 支持者 巴赫 后排 百事 巴杰尔 巴诺诺 鹿野

【讨论】:

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