方法一: 手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，
其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且，当k小于真实
K-Means算法中K值得选择K-means聚类最优k值的选取1.手肘法
手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和) 其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。 手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增
关于kmeans的算法遇到有几个问题。还未解决，写个博客mark一下，也欢迎各位高手指点~中心点选取在随机选取情况下，Kmeans算法可以实现，且优点为第一次选取中心点时，由于选择随机选取的算法，时间复杂度不高。但缺点为会出现两个中心点间隔近，k=4时，出现的结果和现象不符，如下图所示。 猜测：和点密集的聚集在（12，0）的领域，故两个中心点出现在同一簇。手肘法拐点的选取 随着分类的类别数增加
## Python手肘法代码实现
### 概述
在教会小白如何实现"Python手肘法代码"之前，我们先来了解一下整个流程。下面是实现该功能的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建模型 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型评估 |
| 7 | 结果分析 |
接
原创
2023-08-01 16:53:58
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K-Means算法：确定k个初始化聚类中心计算各数据点到k个中心的距离，分配给最近的中心，形成k类重新计算这k类的质心，作为新的k个中心重新计算各数据点到新的k个中心的距离，分配给最近的中心，形成新的k类重复3-4，直到所有数据点分配到的类不变（聚类中心不变），或达到最大迭代次数Matlab调用kmeans()：Clu = kmeans(data,k,’Start’,’plus’,’MaxIter
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2023-05-18 20:08:22
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应一个小伙伴的要求介绍了一下K均值聚类算法。本人也不是很专业，这是之前自学的，如果有错，大家可以提出来，共同进步嘛。 文章目录一、k-means算法（k-均值）1、k-means算法介绍2、k-means算法步骤二、k-means算法MATLAB实现1、函数介绍1)、kmeans函数2)、silhouette函数2、代码实现3、通过肘部法则对算法的聚类类别数进行确定 一、k-means算法（k-均
一、安装Robotics System Toolbox 二、弄懂左乘和右乘介绍的第一个函数为欧拉-齐次矩阵%左手坐标系下，中指对着自己为x轴，z轴为拇指
T0=eul2tr(0,0,0) %基坐标系
Tx=transl(5,0,0) %xyz
Ty=transl(0,5,0) %xyz
Tz=transl(0,0,5) %xyz
trplot(T0) %左手坐标系下，中指对着自己为x轴，
1.手肘法1.1 理论 手肘法的核心指标是
SSE
(sum of the squared errors，
误差平方和
)， 其中，
Ci是第i个簇
，
p是Ci中的样本点
，
mi是Ci的质心
（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。 手肘法的核
本文讲解Kmeans的简单理解和小应用《老王开超市》以及肘部法则有很多聚类方法，我们这里是最基本的Kmeans聚类什么是Kmeans聚类，俗话讲‘物以类聚，人以群分’。数据也是如此与分类不同的是：聚类是无监督算法，而分类是有监督算法是带标签的。 聚类可以简单的理解为根据数据的各个特征把一堆数据聚集为多个群体。然后针对不同群体的数据进行不同的操作。例如： 老王想要在村子里开几个个超市，那么开超市的可
文章目录K-Means算法介绍K-Means算法计算过程K-Means算法损失函数肘部法则寻找最优K值轮廓系数法寻找最优K值K-Means++算法:初始化质心的优化方法 K-Means算法介绍K-Means算法是一种无监督的聚类算法，其中K表示类别数，Means表示均值。它是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过
RAYW，互联网数据分析。对于KMeans算法聚类数k的选取非常重要，下面介绍两种常用的选择方法。手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)：其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。 随着聚类数K的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐
朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。前提是：只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才保证求得的是最优解。1. 拉格朗日乘子法： 这个问题转换为 &nbs
Practice：使用递归函数计算阶乘（factorial） 1 def factorial(n):
2 if n==1:
3 return 1
4 else:
5 return n*factorial(n-1)
6
7 result = factorial(5)
8 print(result) 内存分析
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2023-05-26 08:41:15
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目录一、概念二、基于python的熵权法2.1步骤 mapminmax介绍2.2例题 整体代码三、基于MATLAB的熵权法3.1例题2.2 某点最优型指标处理整体代码 一、概念1.1相关概念熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般
e/E代表10，+-代表10的正负次方如5e+4=5*2e-5=2*'''
科学计数法
'''
x=1e+3
x1=5e+03
x2=1e+003
x3=1E+3
x4=1E-3
print(x)
print (x1)
print (x2)
print(x3)
print (x4)
================== RESTART: D:/python课程/tempPython/dem4
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2023-07-18 16:07:47
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文章目录拟牛顿法待优化实例scipy工具包实现BFGS自编Python实现BFGS 拟牛顿法在梯度类算法原理：最速下降法、牛顿法和拟牛顿法中，介绍了梯度类算法求解优化问题的设计思路，并以最速下降法、牛顿法和拟牛顿法为例，描述了具体的算法迭代过程。其中，拟牛顿法（Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno，BFGS）在实际优化场景中被广泛使用，因此本文将自主编写Python代
# Python留出法（Train-Validation-Test Split）
在机器学习中，我们经常需要将可用的数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分方式被称为**留出法（Holdout Method）**或**留出交叉验证法（Holdout Cross-Validation）**。其中，训练集用于构建和调整模型，验证集用于选择模型和调整超参数，测试集用于评估模型的性能。
Pytho
原创
2023-07-17 04:25:33
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# Python爬山法
## 介绍
爬山法（Hill Climbing）是一种优化算法，用于寻找问题的局部最优解。它的原理是根据当前解的邻域情况，选择一个更优的解作为下一次迭代的起点。在这个过程中，我们希望通过不断爬升，逐步接近最优解。
在Python中，我们可以利用爬山法解决一些优化问题，例如搜索引擎的搜索结果排序、人工智能的模型优化等。本文将介绍Python中爬山法的基本原理，并给出一个
一、模型评估与选择2.2.1留出法1、直接将数据集划分为两个互斥的集合，即D=sUt,s∩t=空集2、在s上训练出模型，用t来评估其测试误差3、s/t的划分尽可能保持数据分布的一致性，至少要保持样本的类别比例相似4、若s，t中的样本比例差别很大，则误差估计将由训练/测试数据分布的差异而产生偏差5、在给定训练/测试集的样本比例之后，仍存在多种划分方式对初始数据集D进行分割。这些不同的划分将导致不同的
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2023-08-13 18:59:15
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LeetCode回溯算法的解题思路
回溯法概念回溯法：一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。应用场景回溯算法可以搜索得到所有的方案，本质上它是一种穷举算法。回溯法的原理回溯算法 = dfs+剪枝dfs:深度优先遍
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2023-07-04 20:45:24
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