有用的 Python 单行代码片段，只需一行代码即可解决特定编码问题！在本文中，今天将分享20 个 Python 一行代码，你可以在 30 秒或更短的时间内轻松学习它们。这种单行代码将节省你的时间，并使你的代码看起来更干净且易于阅读。1 一行 For 循环for 循环是一个多行语句，但是在 Python 中，我们可以使用列表推导式方法在一行中编写 for 循环。以过滤小于250的值为例，查看下面的
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2023-05-29 22:36:18
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文章目录图像聚类1 K-means聚类1.1 SciPy聚类包1.2 图像聚类1.3 像素聚类2 层次聚类2.1 图像聚类3 谱聚类 图像聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类可以用于识别、划分图像数据集、组织和导航，以及对聚类后的图像进行相似性可视化。1 K-m
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2024-01-29 00:23:28
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一、什么是聚类？聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将给定的数
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2024-01-03 13:27:10
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向心性的计算临近节点（Neighbourhood）集中系数（Clustering Coefficient）：节点的集中系数 == 其临近的节点中有边相连的节点数/其临近节点总数。图的集中系数是其每个节点的聚类系数的平均数。节点的集中系数表现了这个节点的临近节点的集中情况。图的集中系数表明图的集中水平。度中心性（Degree Centrality）：计算一个节点的边数，度中心性关注单个节点。Hub节
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2024-03-28 06:58:37
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K-Means算法给定样本集D=x1,x2,...,xm,假定聚类的簇划分C=C1,C2,...,Ck。k-means算法的目标是最小化平均距离： E=∑i=1k∑x∈Ci||x−μi||22其中
μi=1|Ci|∑x∈Cix是簇
Ci的均值向量。上式刻画了簇类样本围绕簇均值向量的紧密程度，越小代表样本距簇均值中心越靠近。 K-Means算法采用贪心策略，通过迭代优化来近似求解。原理
最近在研究 Yolov2 论文的时候，发现作者在做先验框聚类使用的指标并非欧式距离，而是IoU。在找了很多资料之后，基本确定 Python 没有自定义指标聚类的函数，所以打算自己做一个设训练集的 shape 是 [n_sample, n_feature]，基本思路是：簇中心初始化：第 1 个簇中心取样本的特征均值，shape = [n_feature, ]；从第 2 个簇中心开始，用距离函数 (自
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2024-03-21 14:41:25
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目录1.k-means2.karate_club_graph3.davis_southern_women_graph4.总结 在 node2vec代码实现及详细解析中我们详细地讨论了如何利用node2vec来对图的节点进行嵌入表示，并且最终得到了所有节点的维度为128的向量表示，借助节点的向量表示我们可以对节点进行一些分析。 1.k-means最简单的想法就是对节点进行无监督分类，具体来讲就是
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2024-02-05 03:08:51
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由于做模糊数学代码实现的博主太少，导致大学生们面对作业痛苦不堪，现在我准备将我的作业开放给大家参考。如果你觉得这个博文还不错的话，请点点赞支持一下~层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的数据分析方法，它通过计算数据点之间的相似度来构建一个层次结构的聚类树。在层次聚类中，数据被分为不同的层次，从而形成一个由细到粗的聚类结构。这种方法不需要预先指定聚类的数量，而是生成一
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2024-06-21 09:26:21
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。已经广泛应用于聚类应用中.然而kmeans并不是十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的.于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,可是最大的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中
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2023-10-10 09:34:12
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引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾
原创
2023-05-06 00:46:23
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾
原创
2023-05-06 00:52:50
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何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
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2023-09-16 11:20:44
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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PythonGMM（高斯混合模型）聚类是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个类别。在本文中，我将向你详细介绍如何使用Python的scikit-learn库来实现GMM聚类，并获取聚类中心。
整体流程如下所示：
步骤|操作
-|-
第一步|导入所需的库和数据集
第二步|创建GMM聚类模型
第三步|训练模型并进行预测
第四步|获取聚类中心
接下来，让我们逐步进行操作。
第一步：导入所需
原创
2024-01-05 10:10:05
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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""" 聚类是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法，聚类模型可以将 无标记的数据聚类为多个簇，分别视为一类，是一种非监督的学习算法。在商业上，聚类可以帮助 市场分析人员从消费者库中区分出不同的消费群体，并概括出每一类消费者的消费模式或消费习惯。 同时，聚类也可以作为其它机器学习算法的一个预处理步骤，如异常值识别、连续型特征离散化等聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根
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2024-05-12 18:15:56
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