单元格中的“12/2013”自动更改为“2013年12月1日”(“12/2013” in cell automatically changes to “12/1/2013”)
在Excel中,如何防止自动更改如“12/2013”到“2013年12月1日”
如果我在单元格中输入“12/2013”,它会自动更改为“2013年12月1日”。 我不想要这个。
因为我想在以后使用vba搜索确切的“12/2013”。
in excel, how to prevent this automatic changing of values like: "12/2013" to "12/1/2013"
if i enter "12/2013" in a cell it is auto changed to "12/1/2013". i donot want this.
Because I want to search for exact "12/2013" later using vba.
原文:https://stackoverflow.com/questions/15547554
最满意答案
如果我仅在聚类距离下限之间施加什么样的聚类方法?
单连接的分层聚类:
x <- c(1, 4, 5, 6, 9, 29, 32, 46, 55) tree <- hclust(dist(x), method = "single") split(x, cutree(tree, h = 19)) # $`1` # [1] 1 4 5 6 9 # # $`2` # [1] 29 32 46 55
如果我只给出簇内距离上限,那么可能的聚类方法是什么?
完整链接的分层聚类:
x <- c(1, 4, 5, 6, 9, 20, 26, 29, 32) tree <- hclust(dist(x), method = "complete") split(x, cutree(tree, h = 9)) # $`1` # [1] 1 4 5 6 9 # # $`2` # [1] 20 # # $`3` # [1] 26 29 32
What are the possible clustering methods if I impose only the between cluster distance lower bound?
Hierarchical clustering with single linkage:
x <- c(1, 4, 5, 6, 9, 29, 32, 46, 55) tree <- hclust(dist(x), method = "single") split(x, cutree(tree, h = 19)) # $`1` # [1] 1 4 5 6 9 # # $`2` # [1] 29 32 46 55
What are the possible clustering methods if I impose only the within cluster distance upper bound?
Hierarchical clustering with complete linkage:
x <- c(1, 4, 5, 6, 9, 20, 26, 29, 32) tree <- hclust(dist(x), method = "complete") split(x, cutree(tree, h = 9)) # $`1` # [1] 1 4 5 6 9 # # $`2` # [1] 20 # # $`3` # [1] 26 29 32
相关问答
更多-
你需要将它转换为dist的对象, d1 = as.dist(d) hclust(d1) 如果你检查d1 R> str(d1) Class 'dist' atomic [1:3] 2.5 4.5 3.4 ..- attr(*, "Size")= int 3 ..- attr(*, "call")= language as.dist.default(m = d) ..- attr(*, "Diag")= logi FALSE ..- attr(*, "Upper")= logi FALSE ...
-
在R中按距离聚类(Clustering by distance in R)[2023-10-24]
如果我仅在聚类距离下限之间施加什么样的聚类方法? 单连接的分层聚类: x <- c(1, 4, 5, 6, 9, 29, 32, 46, 55) tree <- hclust(dist(x), method = "single") split(x, cutree(tree, h = 19)) # $`1` # [1] 1 4 5 6 9 # # $`2` # [1] 29 32 46 55 如果我只给出簇内距离上限,那么可能的聚类方法是什么? 完整链接的分层聚类: x <- c(1, 4, 5, 6, ... -
R中的KL距离(The KL-distance in R)[2023-08-07]
我将定义函数中使用的所有参数。 我的意思是: my.theta1 <- 0.2 my.theta2 <- 2 f <- function(u, theta1, theta2) { dgamma(u, shape=1/theta1, scale=theta1) * (dgamma(u, shape=1/theta1, scale=theta1, log=TRUE) - dgamma(u, shape=1/theta2, scale=theta2, log=TRUE)) ... -
hclust()需要一个不相似的结构,它是一个dist对象。 如果你从数字矩阵m ,你可以像这样创建一个dist对象: d <- as.dist(m) 然后,您可以使用hclust()执行层次聚类,如下所示: hclust(d) hclust() requires a dissimilarity structure that is a dist object. If you start with a numeric matrix, m, you can create a dist object like ...
-
是否应该使用R中的距离(不相似性)或相似性进行聚类?(Should one use distances (dissimilarities) or similarities in R for clustering?)[2022-07-11]
我不确定你的意思不是按照预期的。 如果我通过proxy::dist()或通过simil()计算距离/相似度矩阵并转换为相异度,我得到相同的矩阵: > dist(dfm, method='Pearson') Gawker Read/WriteWeb WWdN: In Exile ProBlogger Blog Tips Seth's Blog Read/WriteWeb 0.2662006 ... -
您可以使用素食包生成gower矩阵,然后使用群集包创建群集。 gow.mat <- vegdist(dataframe, method="gower") 然后,您可以将该矩阵提供给PAM函数。 以下示例将使用gower距离生成5个簇 clusters <- pam(x = gow.mat, k = 5, diss = TRUE) 然后,您可以从中获取群集信息 clusters$clustering You can use the vegan package to generate your gower ...
-
素食主义者中的R大距离矩阵(R large distance matrix in vegan)[2022-09-03]
R可以很好地处理长向量,但似乎距离矩阵计算是在C或Fortran中实现的,并且使用.C或.Fortran与R接口,它们不接受长向量(即长度> 2 ^ 32的向量 - 1)作为论据。 请参阅此处的文档,其中说明: 请注意,.C和.Fortran接口不接受长向量,因此必须使用.Call(或类似)。 查看vegdist()函数的源代码 ,看起来您的矩阵正在转换为向量,然后传递给在C中实现的函数来计算距离。 相关的代码行: d <- .C("veg_distance", x = as.double(x), nr = ... -
R中的加权欧氏距离(Weighted Euclidean Distance in R)[2023-10-29]
我们可以使用@WalterTross'缩放技术,首先将每列乘以其各自权重的平方根: newdf <- sweep(df, 2, weighting, function(x,y) x * sqrt(y)) as.matrix(daisy(newdf, metric="euclidean")) 但是,如果您希望对欧几里德距离有更多的控制和理解,我们可以编写自定义函数。 作为一个说明,我选择了一种不同的加权方法。 : xpand <- function(d) do.call("expand.grid", rep ... -
看看基于密度的聚类。 例如DBSCAN和OPTICS。 这听起来就像你想要的。 Have a look at density based clustering. E.g. DBSCAN and OPTICS. This sounds like exactly what you want.
-
R中的自制距离矩阵(Self-made Distance Matrix in R)[2022-02-24]
你可以使用xtabs : xtabs(maxSlope~Origin+Destin) Destin Origin 10001 10002 20001 10001 0.00 0.47 0.12 10002 0.47 0.00 0.32 20001 0.12 0.32 0.00 You can use xtabs: xtabs(maxSlope~Origin+Destin) Destin Origin 10001 10002 20001 100 ...