那就从k-means开始吧对于机器学习的新手小白来说，k-means算法应该都会接触到吧。传统的k-means算法是一个硬聚类（因为要指定k这个参数啦）算法。这里利用百度的解释它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作
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2024-05-09 08:47:22
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具体步骤如下：数据准备为方便大家学习，我们采用一份简单的 Excel 数据：人物关系数据。制作图表导入数据，并将 Relationship 字段转换为维度。将 x 和 y 字段分别拖至列和行，并修改度量计量方式为平均值。在标记卡窗格修改标记类型为线。将 Name 和 Relationship 字段分别拖至路径和详细信息标记卡。 再拖一个 y 字段到行，并改度量计量方式为平均值。在第二张图里，将标记
part1: 深入原理, 本文第一节和第二节，分别介绍 go和px 的设计思想和绘图原理。part2: 浅出范例, 本文第三节和第四节，对比性地展示 go和px 的五种绘图范例(柱形图、折线图、散点图、热力图、直方图)part3: 深入实践, 本文第五节，展示一些plotly和机器学习相结合的综合应用范例。一，plotly.graph_objs绘图原理plotly的Figure是由data(数据，
print(data)
Plot the heatmap
heatmap_plot = sns.heatmap(data, center=0, cmap=‘gist_ncar’)
plt.show()二维密度图二维密度图（2D Density Plot）是一维版本密度图的直观扩展，相对于一维版本，其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。例如，在下面的二维密度图中，右边的刻度图用颜色表示每个点的概率
哈夫曼树前言一、哈夫曼树是什么？二、实现哈夫曼树1.搭建树结构2.可视化树结构3.哈夫曼编码三.完整代码总结 前言 最近面试时被Q的知识盲点，只记得名词不知道其意，工作三年，考研时学的东西基本上又还给了老师，除去链表工作中可能用的比较多，树图相关可能基本只记得名词。 网上很多讲解都看过了，不过算法这块儿有事还得去找“小灰哥”。Let’s go！！！一、哈夫曼树是什么？简单点说就是求解基础原
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2024-01-12 14:00:15
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树状图是可视化复杂数据结构和识别具有相似特征的数据子组或簇的有用工具。在本文中，我们使用层次聚类方法来演示如何创建树状图以及如何确定最佳聚类数。对于我们的数据树状图有助于理解不同公司之间的关系，但它们也可以用于其他各种领域，以理解数据的层次结构。作者：Shashindra Silva。
原创
2024-05-13 11:58:21
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# Python树状图可视化聚类
## 简介
树状图是一种常见的可视化工具，可以帮助我们直观地了解数据的聚类情况。在本文中，我们将使用Python来实现树状图可视化聚类的功能，并使用一些示例代码来演示其用法。
## 准备工作
在开始之前，请确保您已经安装了以下Python库：
- matplotlib：用于绘制图表
- sklearn：用于进行聚类分析
您可以使用以下命令来安装这些库：
原创
2023-12-02 05:17:54
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研究人员们对于数据做了精心的分析处理后，一定想用生动形象的方式将自己辛苦挖掘出的数据呈现大家。好的可视化方法可以让数据为读者讲述出十分有趣的故事，直观的呈现也为数据消费者提供了高效的信息和决策的坚实依据。那么这7个可视化技术你一定不能错过~Choropleths如果你想要呈现基于地域的数据信息，那么choropleth一定是你的不二选择。通过对于不同区域对应的数值着色，可以十分方便的呈现出某一数据
在大数据时代，数据是很多人寻求职业可能的方向，对于这些人来说，在不断的竞争中，找到请进的方向，寻找可以体现自己职业价值和个人价值的地方，找到展现自己更好的平台，但是都说是金子总是会发光的，对于从事数据可视化的人才来说，怎么才能找到自己可以提升自己的平台，在哪些新诞生的，可能具有很大的数据潜力的行业进行摸索。 数据可视化是数据分析人才可以另外发展的一个方向，在现有的这个行业，数据
1 实验目的该实验通过Mininet学习miniedit可视化操作，可直接在界面上编辑任意想要的拓扑，生成python自定义拓扑脚本，简单方便。在实验过程中，可以了解以下方面的知识：Miniedit启动方式可视化自定义创建拓扑，并设置设备信息生成拓扑脚本方便使用2 实验原理最新的Mininet 2.2.0内置了一个mininet可视化工具miniedit。miniedit在/home/minine
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2024-05-21 21:10:59
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目录PageRank应用案例PageRankPageRank是google搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。用来标识网页的等级或重要性的一种方法。其级别从1到10级，PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。互联网上的每一个网页除了包含文本、图片、视频等信息外，还包含了大量的链接关系，利用这些链接关系，能够发现某些重要的网页。直观地看，某网页A链向网页B，则可以认为网页A觉得网
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2024-08-15 13:59:17
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# Python可视化为树状图
在数据可视化领域，树状图是一种常用的展示数据结构关系的方式。通过树状图，我们可以直观地了解数据之间的层级关系，帮助我们更好地理解和分析数据。而Python作为一门功能强大的编程语言，也提供了丰富的可视化库，使我们可以轻松地将数据可视化为树状图。
## 使用Python进行数据可视化
Python拥有众多优秀的数据可视化库，其中最流行的包括Matplotlib、
原创
2024-01-12 08:50:00
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今天给大家带来的是一篇关于Plotly绘图的文章：如何使用Plotly来绘制矩形树状图
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2022-01-05 11:05:32
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数据的表现形式我们可以把人类的大脑想象成是一台复杂的机器，这台机器时时刻刻都在接受外部的信息，并进行逻辑处理，当我们在同时获取多个渠道信息时如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等，人类利用视觉获取的信息量，远远超出其他器官。眼睛能够并行处理巨量的视觉信号输入，并且伴随着超强的模式识别能力，人类能在潜意识的决断就处理完大量的视觉信息，这使得人类对图像的处理速度比文本快 6 万倍，而数据可视化正是利用这项天
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2024-01-08 18:31:05
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文章目录训练代码tensorboardx可视化代码 训练代码导入数据部分train_data = torchvision.datasets.MNIST(
root="./data/FashionMNIST",
train=True,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=False
)
trai
在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络小型数据集的模型构建的策略小型数据集：“很少的”样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。 接下来的示例中，主要用来猫狗分类：4000张图片（2000猫，2000狗）训练数据为：2000验证数据：1000测试数据：1000对于小型数据集的基本策略如下：据从头开始训练一个新模型，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准，这里大概为71的精度介绍数据增强（dat
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2024-10-27 09:38:38
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首先说tensorflow这个框架是真的很是强大，图像的识别，以及神经网络的构建，还有就是不得不说的可视化工具tensorboard，这个工具一般是伴随着tensorflow的安装而安装的，但是对于一个踩坑的我来说，我的tensorflow-gpu安装后居然没有tensorboard的路径以及可执行tensorboard.py的程序，这就使我很是抓狂， 1.我跑了一个特t
以下文章由公众号：聂永真可视化设计实验室整理。在可视化设计或者图表推荐算法的设计时，如何产出效果更好的可视化图表是一个非常有趣的话题。诸如voyager、tableau(showme)等可视化应用中，都基于视觉通道的可表达性(Expressiveness)与有效性(Effectiveness)来设计图表推荐规则。本文基于学习NYU公开课 Applied Perception时的课堂笔记以及相关领域
如果要用图来解决问题，首先我们必须采用某种数据结构来存储和表示“图”。相对于数组、链表等来说，图的存储结构就复杂的多了。首先，图上的任何一个顶点都可以被看作是第一个顶点，任意顶点的邻接顶点之间也不存在次序关系。还记得在《图论（一）基本概念》中的“同构图”吧，图的形状可以千变万化的。因此也就无法以数据元素在内存中的物理位置来表示元素之间的关系，也就是说，图不可能用数组这样简单的顺序存储结构来表示。其
使用这些简单直观的工具直接进入数据可视化过程。不要只是简单地显示数据，用它来讲述故事！ 目录1.数据包装器处理2. RAWGraphs处理3.Charted处理4.Chart Studio处理5. Fastcharts处理6.Palladio处理7. Openheatmap处理8. MyHeatMap处理9. Chartbuilder处理10. Timeline.js处理11. Canv
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2024-06-06 15:16:56
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