这里写目录标题聚类分析的基本概念基本思想研究主要内容样本间距离的概念明考夫斯基距离马氏距离聚类方法系统聚类法基本思想基本步骤MATLAB实现动态聚类基本思想基本步骤MATLAB实现小结 聚类分析的基本概念基本思想聚类分析的基本思想：是根据一批样品的多个观测指标，具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，然后利用统计量将样品或指标进行归类。把相似的样品或指标归为一类，把不相似的归为其他
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2024-07-07 05:58:14
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学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类 文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结 前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类，对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算，亦可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 例如Mathor Cup 2022年D题 此外，可以借助https://www.naf
也是机器学习基础，可以看一下 定义：聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性1。系统聚类 是将各样品分成若干类的方法，其基本思想是：先将各样品各看成一类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品合为一类为止. 2。分解聚类
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2024-01-08 21:24:57
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MATLAB综合性实验报告 本科学生综合性实验报告 一、实验综述 1、实验目的及要求 学习由实际问题去建立数学模型的全过程；训练综合应用数学模型 、微分方程、函数拟合和预测的知识分析和解决实际问题；应用matlab 软件求解微分方程、作图、函数拟合等功能，设计 matlab程序来求解其中的数学模型；提高论文写作、文字处理、排版等方面的能力。 通过完成该实验，学习和实践由简单到复杂，逐步求精的建模思
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2024-01-12 10:49:11
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在上一篇文章中我们给大家介绍了聚类分析的知识以及聚类分析中的部分算法。当然，这些算法都是需要我们掌握的，在这篇文章中我们继续给大家讲解数据挖掘中聚类分析的算法，希望能够给大家带来帮助。聚类算法有很多，在这里我们给大家讲讲基于层次聚类算法内容，而基于层次的聚类算法有很多，聚类算法中的SBAC算法在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的
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2024-09-12 06:23:26
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【实验名称】 实验：聚类算法 【实验目的】 1.了解聚类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现聚类算法 【实验原理】 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。 【实验环境】 OS：Ubuntu16.04 PyCharm： 2017.3 【实验步骤】 开始实验之前，我们先安装实验所需依赖依赖库pip install sc
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2024-06-28 06:23:43
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聚类算法研究@(聚类)[定义|常用算法|算法比较] 聚类算法研究1.聚类的基本概念1.1定义1.2聚类和分类的区别1.3聚类过程1.4衡量聚类算法优劣的指标2.聚类方法的分类2.1层次化聚类方法2.2 划分式聚类算法2.3 基于模型的聚类算法2.3.1SOM神经网络算法：3.常见聚类算法介绍： 1.聚类的基本概念1.1定义聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同
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2024-06-05 12:55:16
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There are about 50,000 species of mushrooms and out of which 1 to 2 % of them are poisonous. Predicting whether a mushroom is edible or not is a classic problem in the domain of Machine Learning. A mu
# 机器学习感知机实验报告指南
在机器学习领域，感知机是一种基本的线性分类模型。它通过对输入数据进行线性组合，并应用激活函数来进行分类。本文将对如何实现一个简单的感知机制进行详细讲解，包括流程步骤和具体代码，旨在帮助新手快速上手。
## 实验流程概述
下面是实现机器学习感知机的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
K-means聚类 实验报告
1. 任务定义2. 实验环境3. 方法描述3.1 数据切分3.2 模型训练3.2.1 读取数据3.2.2 初始化K个中心点3.2.3 计算点到聚类中心点的距离3.2.4 模型训练3.2.5 绘制聚类图3.2.6 模型存储3.3 模型评估3.3.1 模型加载3.3.2 使用模型聚类3.3.3 sse计算评估4. 结果分析4.1 训练结果4.2 评估结
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2024-05-02 15:58:52
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21/8/10 读书笔记目录21/8/10 读书笔记Code Complete 软件构建中的设计机器学习 线性模型Code Complete 软件构建中的设计险恶(wicked)的问题：必须首先将这个问题“解决”一遍，然后再次解决这个问题，才能得到一个可行的解决方案。软件开发存在偶然性和本质性的难题，本质性的难题的根源来自于复杂度。软件的首要技术是管理复杂度。有两种方法进行管理：任何人在同一时间处
# 机器学习逻辑回归实验报告
## 引言
逻辑回归是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。尽管其名字中含有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类方法，广泛应用于医学、金融和社交网络分析等领域。本文将介绍逻辑回归的基本概念，并通过一个简单的代码示例来展示其在Python中的应用。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归利用逻辑函数（Sigmoid函数）将线性回归的输出映射到0到1之间。逻辑
一、实验目的
(1)掌握类的继承方法；
(2)变量的继承和覆盖，方法的继承、重载和覆盖实现；二、实验内容1）实验代码import java.util.Scanner;
public class Circle{
private static double radius; //声明变量
private double perimeter;
private
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2023-07-31 19:25:58
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《机器学习》实验五：实现K-means聚类《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的实验原理实验内容与要求实验器材（设备、元器件）实验步骤心得体会 《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的了解聚类的基本概念掌握K-means聚类算法的基本原理；实验原理聚类 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
使用深度学习框架Keras和TensorFlow实现线性模型，自我感觉有点大材小用。但是，对于我们初学者来说能够拿来练练手也是不错的。其实，我们都知道神经网络如果不加激活函数就是线性的模型，所以实现线性模型，就不用加激活函数了。下面用Keras和TensorFlow框架分别实现一下线性模型。TensorFlow线性模型Keras线性模型1.TensorFlowimport numpy as np
向量相似理论： 线性回归：比如预测房价中学区属性0.4、居住体验0.2、通勤距离0.2、商业环境0.2等因素， 在同一价格区间，只有样本特征与上述属性分布一致时，各方面都加权均衡，才能取得高分；任一单一属性过高，必然导致其他属性降低，通常意义上不是一个好的选择(例子不太合适)。 常用的回归算法有: 线性回归、Robust 回归、Rid
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2024-01-22 09:01:38
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目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果五、实验总结一、实验内容熟知线性回归的概念和基本算法思想；掌握线性回归算法的算法原理；掌握线性回归算法的设计及Python实现。二、实验过程1、算法思想以简单的一元线性回归（一元代表只有一个未知自变量）做介绍。有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量y(y1,y2,…,yn)，然后我们假设它们之间
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2024-08-19 10:32:57
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实验内容来源于实验楼： https://www.shiyanlou.com/courses/777/labs/2621/document最近，正在学习CS231n的课程内容，翻看实验楼里有没有什么有趣的实验时，偶然发现这个k-近邻算法的实验。想到这不正是CS231n课程中介绍过的吗， 便想着练练手，在cs231n的assignment1中有实现过，本次实验中有提及具体的应用场景，就想试试看。关于k
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2024-04-22 19:49:46
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赛题给我们79个描述房屋的特征，要求我们据此预测房屋的最终售价，即对于测试集中每个房屋的ID给出对于的SalePrice字段的预测值，主要考察我们数据清洗、特征工程、模型搭建及调优等方面的技巧。本赛题是典型的回归类问题，评估指标选用的是均方根误差（RMSE），为了使得价格的高低对结果的评估有均等的影响，赛题均方根误差基于预测值和实际值分别取对数对数来计算。
特征初步分析：
1. SalePrice
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2024-07-19 14:03:49
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北京电子科技学院（BESTI）实 验 报 告课程：Java程序设计 班级：1353 姓名：韩玉琪 学号：20135317成绩：  
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2023-07-23 20:12:57
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