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python mEAns

from numpy import *import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))def randCent(dataSet, k):n = shape(dataSet)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataSet[:,j])rangeJ =...

sklearn http://scikit-learn.org/stable/

需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。 另一种则是根据具体的需求确定,比如说...

1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法,使用了迭代的思想,关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点: 复制代码 代码如下: x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]]; 使用kmea...

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfinal = open('c:/test/final.dat' , 'r')data = [line.strip().split('\t') for line in final]feature = [[float(x) for x in ro...

from math import pi, sin, cosfrom collections import namedtuplefrom random import random, choicefrom copy import copytry: import psyco psyco.full()except ImportError: passFLOAT_MAX = 1e100class Point: __slots__ = ["x", "y", "gr...

一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”...

数据要拟合正态分布,实际上就是计算样本的均值和伪方差,用这两个数据直接带入正态分布的概率密度函数。 所以代码是很好写的。 import numpy as np from scipy.stats import norm import matplotlib.pyplot as plt m = np.mean(data) s = np.st...

第一种: 引用scikit-learn包 from sklearn.cluster import KMeans k = 10 # Kmeans的k值model = Kmeans(n_clusters=k)X = [[1, 2], [1, 3], [2, 1], ....] # 改成你的数据model.fit(X)# 然后就训练好了, 可以查看model的属性model.cluster_cente...

优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据

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