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kmEAns算法用Python怎么实现

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...

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...

k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个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 m...

K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 核心思想 通过迭代寻找k...

1.随机找K个特征向量 2.将测试集分配给上面的特征向量(根据相似系数的差距),最后得出K个集合 3.求出K个集合的均值,得到K个新的特征向量 4.重复2,3直到K个集合不再变化或者达到迭代上限 5.最后就得出K个聚类集合了

正确姿势是在代码里指定编码。比如在open里指定,或者在write的时候手动把unicode对象通过encode方法指定编码产生str。 就是说写成fp.write(s.encode('utf8'))。注意unicode对象用encode是有意义的,str对象在py2里允许你对str对象使用encode,...

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料...

#coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 1...

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 =...

函数 loadDataSet(fileName)从文件中读取数据集distEclud(vecA, vecB)计算距离,这里用的是欧氏距离,当然其他合理的距离都是可以的randCent(dataSet, k)随机生成初始的质心,这里是虽具选取数据范围内的点kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclu...

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