# 聚类项特征贡献度分析及其Python实现
聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它能够将数据集中的相似对象分为同一组，从而帮助我们发现数据的潜在结构。尽管聚类方法在各个领域广泛应用，诸如市场细分、图像处理等，但在分析聚类结果时，特征的贡献度往往被忽视。
## 什么是特征贡献度？
特征贡献度是指各个特征在聚类结果中对于样本划分的重要性或影响程度。在聚类分析中，不同的特征对聚类结果有不同的影响，
ML–数据预处理，降维，特征提取及聚类主要涉及的知识点有：几种常见的数据预处理工具PCA主成分分析用于数据降维PCA主成分分析和NMF非负矩阵分解用于特征提取几种常用的聚类算法一.数据预处理1.使用StandardScaler进行数据预处理# 导入numpy
import numpy as np
# 导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集生成
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2023-10-27 12:08:26
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最近开始利用Pytorch写一些深度学习的模型，没有系统的去学习pytorch的用法，也还没来得及去看别人的写法，先简单记录一些自己的想法。 利用Pytorch在写一些具有多个分支的模型时（比如具有特征融合、模型融合或者多个任务的网络结构），模型类该怎么写，loss会怎么传播，应该先将input融合再传入forward还是传入forward后再进行融合等问题。特征融合使用相同的模型对输入进行特征的
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2023-12-23 21:51:45
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# Python贡献度分析
## 引言
在如今数据驱动的时代，分析代码贡献度已经成为重要的一环。不论是在开源项目中，还是在大型企业的研发团队中，了解团队成员在项目中的代码贡献度，可以帮助我们更好地进行绩效评估、提高团队协作效率，以及促进代码质量的提升。
## 什么是代码贡献度？
代码贡献度通常指的是开发者对项目代码库的贡献量。这包括了提交的代码的数量、类型（例如新功能、修复bug、文档更新
首先搞清楚一个概念，什么是因子分析？什么情况下需要做因子分析？因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。（简单点说就是，探讨存在相关关系的变量之间，是否存在
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2024-05-19 17:55:25
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git 团队开发常用操作流程（适用于 gogs、gitlab、github）NO1 项目构建者（1）在远程仓库创建仓库（2）将伙伴添加到仓库合作者中（无先后要求）（2）cd 到项目将要存放项目的目录，右键，git bash，输入：git clone 项目远程仓库地址 （使用https的地址，ssh需要远程仓库构建者添加）（3）进入项目目录，初始化 git init ，表明该目录为git本地仓库之一
最近在看一个高光谱图像压缩算法，其中涉及到正交变换，计算正交变换时，需要对普通矩阵求其特征向量。想要在网上找一个现成的程序，可能是我百度的能力不强吧，居然真的没找见。好了废话不多说，下面进入正题。 计算特征值整体思路很简单，先使用QR分解求出矩阵特征值，然后利用其特征值求解具体特征值对应的特征向量，进而求出矩阵的特征向量。下面是其C代码实现：//-------
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2024-06-19 05:48:55
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前言 目前来说，版本控制主要分为：集中式版本控制（Centralized Version Control Systems，简称 CVCS）和分布式版本控制，（Distributed Version Control System，简称 DVCS）。CVCS的代表主要有CVS、SVN 以及 Perforce 等； DVCS主要有 Git、Mercurial、Bazaar 以及 Da
商品订价最重要的是要能确保利润，否则企业的经营就没有意义。 超级市场的商品计划人员经常变换价格，以对抗同业竞争，或因应进货成本的变化。但单一商品的价格变化，也会牵动整体商品毛利率的变化。 商品计划人员必须能够精确地推测出价格变动后所产生的后果，而此推算方法即称之为“贡献度计算法”。 &
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2009-05-14 16:13:17
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k8s的job机制， k8s的job是用来执行一次性任务的一类资源，相关的还有cronjob，用于执行以下周期性任务。部署job之后，k8s会起对应pod，当pod的状态为finished之后，job的状态会更新为complete，即这个job任务已经执行完成，pod不在系统中继续运行。相对于ReplicaSet、ReplicationController等controlle
初始化特征集使用当前特征集训练模型评估各特征的重要性或贡献度移除"最差"特征重复步骤2-4，直到达到预定的特征数量或性能标准本研究深入探讨了
原创
精选
2024-09-24 16:24:36
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最近看了些主成分分析，混迹Matlab论坛，翻了n多帖子，对princomp函数有了些了解。在此只讲一些个人理解，并没有用术语，只求通俗。贡献率：每一维数据对于区分整个数据的贡献，贡献率最大的显然是主成分，第二大的是次主成分......[coef,score,latent,t2] = princomp(x);（个人观点）：x：为要输入的n维原始数据。带入这个matlab自带函数，将会生成新的n维加
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2023-12-21 22:45:44
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贡献度分析贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则又称20/80定律。同样的投入放在不同的地方会产生不同的效益。例如，对一个公司来讲，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。帕累托图帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采
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2023-12-23 22:28:16
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各类网络结构注意力机制通道注意力空间注意力注意力机制总的来说， 注意力机制可分为两种：一种是软注意力(soft attention)，另一种则是强注意力(hard attention)。 软注意力(soft attention)与强注意力(hard attention)的不同之处在于： 软注意力更关注区域或者通道 ，而且软注意力是确定性的注意力，学习完成后直接可以通过网络生成， 最关键的地方是软注
明确一个点拿到任意一个指标，要梳理清楚它的构成，尽量简化为某个数学公式，才能更好的掌控和达成它。 三种常见的指标拆解 流量/访问量/用户新增假设有某个指标，其构成可以按照“渠道来源”进行区分，则在拆解达成思路上，我们也可以拆分为多个渠道来源来分别评估看待之。思考1. 看看哪个渠道的流量来源占比是比较大的，为什么？是否可以在此渠道新增投入，以增
内核 3.16 release 的贡献度可以在下面网页看到
原创
2023-05-04 18:43:57
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# Hadoop社区贡献度排名
## 概述
在大数据领域，Hadoop是一个非常重要的开源分布式计算框架。Hadoop社区是由全球各地的开发者组成的，他们贡献了大量的代码、文档和解决方案，推动了Hadoop的发展。本文将介绍Hadoop社区的贡献度排名，以及如何通过代码示例进行贡献。
## Hadoop社区贡献度排名
Hadoop社区的贡献度排名是根据开发者在Hadoop项目中提交的代码、
原创
2023-09-06 06:13:11
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WOE是什么？WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。WOE编码需要首先将这个变量分组处也就是分箱。一般选择使用均匀分箱，离散型数据分箱个数就是该数据的数据类别个数，连续型数据一般会使用6组，尽可
目录一、问题提出二、问题分析1. 第一步：2. 第二步3. 第三步三、进一步分析总结一、问题提出求权重我对于输入数据，第一个影响因素越大越好、第二个影响因素越小越好。改进代码如下：import numpy as np
#标准
# feature_name = np.load('D:/site-packages/l2rpn_baselines/DQfD_simple_V2_v0110/feature
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2024-05-27 16:07:56
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贡献度模型建立初衷：记录每一个为此 提供支持 和 建议 的 伙伴。记录每个人的ID(注册账号)和 提供的内容。贡献度模型表如下： 提交者 审核者 任务说明 评论中 按照固定格式 来评论 对提交者进行回复 内容格式 提交申请 [内容/案例/导图/感受] 提供者 审核 [通过/失败] 使用案例 提交申请 内容 提供者 提...
原创
2021-08-11 23:19:34
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