(Clustering)简单来说就是一种分组方法,将一事物中具有相似性的个体分为一用的算法。具体步骤如下:从n...
原创 8月前
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鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集
      Spark作为一种开源集群计算环境,具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是,Spark中,所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个方面的详细应用例子Kmeans:   下面代码是一些基本步骤,包括外部数据,RDD预处理,训练模型,预测。#c
文章目录初步认识初值选取小批 初步认识k-means翻译过来就是K均值算法,其目的是将样本分割为k个簇,而这个k则是KMeans中最重要的参数:n_clusters,默认为8。下面做一个最简单的import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklear
菜鸟一枚,编程初学者,最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法,记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了,下面记录一下自己遇到的问题。一   、关于初始中心的选取 初始中心的选择一般有:(1)随机选取(2)随机选取样本中一个点作为中心点,在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点,以此类推。(3)使用层次等算法更新出初
鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集,用于机器学习和统计学习中的分类和问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(山鸢尾、变色鸢尾
鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集,用于机器学习和统计学习中的分类和问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(山鸢尾
划分Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心;(2)根据距离(欧式距离)中心最近原则,将其他对象分配到相应中;(3) 更新簇的质心,即重新计算每个簇中对象的平均值;(4) 重新分配所有对象,直到质心不再发生变化  调包实现import time import pandas as pd from sklearn import preprocessing da
算法思想是针对给定的样本,依据它们特征的相似度或距离,将其归并到若干个或簇的数据分析问题。类属于无监督学习,因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并,而或簇实现不知道。算法有很多,这里主要介绍K均值(K-means)。的分类通过得到的簇或,本质是样本的子集。如果一个方法假定一个样本只能属于一个,那么该方法称为硬,如果一个样本可以属于多个,那么该方法称为软
何为简单理解,如果一个数据集合包含N个实例,根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别,每个类别中的实例都是相关的,而不同类别之间是区别的也就是不相关的,这个过程就叫了。过程1)特征选择(feature selection):就像其他分类任务一样,特征往往是一切活动的基础,如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响效果。这点在以后的实验中我会展示
层次 1、层次的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个。然后,再计算之间的距离,将距离最近的合并为一个大类。不停的合并,直到合成了一个。其中的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离
原创 2021-07-08 16:42:33
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      考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景。     (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?&nb
1、输入原始图片 2、代码实现:#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
在GMM中使用EM算法我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行,其中每一个分布代表一个数据簇。首先,随机选择k个对象代表各个簇的均值(中心),猜测每一个簇的协方差矩阵,并假定初始状态 时每个簇的概率相等; 然后,根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率,并求出数据的似然函数值;最后,根据每一个数据点属于每一个簇的概率,来更新每一个簇的均值,协方差矩阵,
前面做过一个神经网络的分类器 现在有一些数据需要做处理。 那什么
原创 1月前
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一、python代码''' Author: Vici__ date: 2020/5/14 ''' import math ''' Point,记录坐标x,y和点的名字id ''' class Point: ''' 初始化函数 ''' def __init__(self, x, y, name): self.x = x # 横坐标
广义上来说,任何在算法中用到SVD/特征值分解的,都叫Spectral Algorithm。顺便说一下,对于任意矩阵只存在奇异值分解,不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵,奇异值就是特征值,奇异向量就是特征向量。传统的算法,如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上,当样本空间不为凸时,算法会陷入局部最优,最终结果受初始参数的选择影响比较大。而谱可以在任意形状的样本空间
下面是几个城市的GDP等信息,根据这些信息,写一个SOM网络,使之对下面城市进行。并且,将结果画在一个二维平面上。 //表1中,X。为人均GDP(元);X2为工业总产值(亿元);X。为社会消费品零售总额(亿元);x。为批发零售贸易总额(亿元);x。为地区货运总量(万吨),表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
核心思想: #1.随机生成指定个数质心点,的数量 #2.质心点不变,更新类别,计算每个点与质心点的距离,计算出每个点距离哪个质心点最近,类别设置为哪个质心点类别 #3.类别不变,更新质心点,所有点按质心点类别分组,没类别求出所有点的特征值的均值,质心点更新 #4.新质心点执行第2步,循环调优,直到SSE不在变小 #5.搭建好模型后,质心点个数从1到20根据模型求出每种SSE的值,画图得到最优质
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