本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路 聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类是未知的。一、案例背景如何根据下表的数据将31个省份分类？二、K-means聚类算法2.1 算法原理2.2 K-means算法优缺点优点：算法简单快速，对于数据量较大时，效率较高；缺点：使用者在开始时必须给定生成的种类K；对于初值比较敏感；对于孤立点的数据比较敏感；在下方介绍的K-means算法可
实验五:层次聚类实验报告一、实验目的二、代码框架三、代码详解四、实验结果 一、实验目的了解聚类的概念和层次聚类的方法实现三种不同的层次聚类算法对比三种不同算法在不同的数据集的情况下的性能二、代码框架本次实验使用的函数框架如下:1.create_sample(mean, cov, num, label)
#生成样本均值向量为mean，协方差矩阵为cov的，数量为num，标签为label的数据集
前言实际工作中经常会用到一些聚类算法对一些数据进行聚类处理，如何评估每次聚类效果的好坏？可选的方法有1、根据一些聚类效果的指标来评估；2、直接打点。今天就主要总结下这段时间了解的聚类效果评估指标。废话少说，直接上干货。针对数据有类别标签的情况Adjusted Rand index (ARI)优点：
1.1 对任意数量的聚类中心和样本数，随机聚类的ARI都非常接近于0；
1.2 取值在［－1，1］之
1 ： 分类算法的评价标准 p准确率=tp/(tp+fp) 正类预测为正类/正类预测为正类+负类预测为正类 r召回率=tp/(tp+fn) 正类预测为正类/正类预测为正类+正类预测为负类 F1=2pr/(p+r
兰德系数（Rand index） 调整兰德系数(Adjusted Rand index) 兰德系数（Rand index） 调整兰德系数(Adjusted Rand
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2022-05-18 21:50:11
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软件质量评价标准 （本文转载自软件工程专家网www.21cmm.com） 我们把影响软件质量的因素分成三组，分别反映用户在使用软件产品时的三种不同倾向或观点。这三种倾向是：产品运行、产品修改和产品转移。信息系统作为一个产品，也可以参照这三种倾向来定义。 我们可以采取以下步骤实施全面质量控制： 1．实行工程化开发 “信息系统开发方法”一词的广义理解是“探索复杂系统开发过程的秩序”；狭义理解...
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2007-12-17 11:18:00
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编程语言评价标准 编程语言需要提供足够简单和丰富的概念来表达我们要描述的世界； 并且执行的效率要足够高 Enough of the small talk, how do we go about comparing these two goliaths? In reality this can’t b
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2019-06-25 19:34:00
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# Python 课程目标评价标准实现指南
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义课程目标评价标准 |
| 3 | 计算评价得分 |
| 4 | 输出评价结果 |
## 二、具体步骤及代码
reference: https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/81170458?utm_source=blogxgwz0均方误差(MSE)峰值信噪比(PSNR)结构相似性理论( SSIM)多尺度结构相似性( MSSIM)对图像重建好坏的一些评价指标
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2021-07-14 16:04:12
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在软件行业，合作伙伴的选择至关重要，尤其是在项目管理、软件开发等软考相关领域中。一个优秀的合作伙伴不仅能够提供高质量的服务，还能为整个项目的顺利实施提供有力保障。那么，在选择合作伙伴时，我们应该依据哪些评价标准呢？
首先，专业能力是评价合作伙伴的首要标准。在软考背景下，这意味着合作伙伴必须具备深厚的软件开发、项目管理等专业知识。他们应能够熟练掌握各种开发工具和技术，对项目管理流程有深入的理解，并
走出python的语法沼泽，让计算思维主导课堂1.前言python语言虽然格式规范比较简单，但是看到课程内容的时候我也犯了难。八年级的学生从来没有接触过纯代码的编程语言，虽然之前有scratch的图形化编程基础，但是其中难度的差异不可同日而语。如何让学生上课能听的懂，练习能有所得成了日常困扰我的难题。2.问题缘起在课程安排中，教学先让学生了解python的概念、优势，再从数据结构、算术运算到最基本
引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。但是知道了公式以后还是要学会应用的，几经摸索发现python下的sklearn包把机器学习中经典的算法都封装好了，因此，打算写几篇博客记录一下sklearn包下的常用学习算法的使用，防止自己以后忘了，嘿嘿。1.聚类西瓜书中197页对“聚类”做了详细的解释，以下为摘录：在无监督学习中，训练样本的标
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2023-08-24 13:39:28
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ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感
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2021-01-06 21:16:00
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作者：华为云开发者社区链接：https://www.zhihu.com/question/23700474/answer/1878757572来源：知乎著作权归作true positive rat类器.
原创
2022-07-06 09:32:54
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在MongoDB的数据有灵活的模式。不像SQL数据库，（SQL数据库）要求你必须在插入数据之前决定和声明一个表的模式，MongoDB的集合不强制文档的结构。这个灵活性有利于文档到实体或对象的映射。每个文档可以匹配所要表示实体的数据字段，即使数据的变化很显著。但在实际操作中，一个集合的文档共享一个相似的结构。数据模型的关键挑战在于平衡应用的需要，数据库引擎的性能和数据存取模式。当设计数据模型时，要考
目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作，一方面它是其他很多后续视觉任务的基础，另一方面目标检测不仅需要预测区域，还要进行分类，因此问题更加复杂。最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破，因此想写一个系列来介绍这些方法。这些比较重要的方法可以分成两条主线，一条是基于区域候选(region proposal)的方法，即通过某种策略选出一部分候选
层次聚类算法的主要优点在于我们无需事先知道最终所需集群数量。很遗憾的是，网上并没有很详细的教程讲述如何使用 SciPy 的层次聚类包进行层次聚类。本教程将帮助你学习如何使用 SciPy 的层次聚类模块。命名规则在我们开始之前，我们先设定一下命名规则来帮助理解本篇教程：X - 实验样本(n 乘 m 的数组)n - 样本数量m - 样本特征数量Z - 集群关系数组(包含层次聚类信息)k - 集群数量导
最近学习层次聚类算法，厚颜转载一篇博文。
参考：层次聚类算法的原理及实现Hierarchical Clustering层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。聚类模式： 1)自底向上型（agglomerative） 2)自上向
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2023-06-21 21:54:15
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前言K-means 聚类，介绍了 K-means 算法以及一些优化改进的算法，通过此了解聚类分析，接下来我们进一步的介绍聚类分析的其他方法。本篇代码可见：Github一、层次聚类\quad\quad 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：凝聚的层次聚类：AGNES算法(AGglomerative N
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2023-08-15 14:48:49
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最近使用MDTraj对分子动力学轨迹进行聚类分析，接触到了python中的聚类实现，故将CSDN上一篇关于聚类的博客搬运至此，以作备忘：scipy cluster库简介scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法:矢量量化(scipy.cluster.vq:支持vector quantization 和 k-means 聚类方法层次聚类(scipy.
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2023-10-16 06:15:08
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