聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示： 常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-中心点：K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇
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2023-11-12 12:56:54
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K-Means 聚类是最常用的一种聚类算法，它的思想很简单，对于给定的样本集和用户事先给定的 K 的个数，将数据集里所有的样本划分成 K 个簇，使得簇内的点尽量紧密地连在一起，簇间的距离尽量远。由于每个簇的中心点是该簇中所有点的均值计算而得，因此叫作 K-Means 聚类。算法过程（1）从所有样本中随机选择 K 个样本作为初始的聚类中心。（2）计算每个样本到各个初始聚类中心的距离，将样本分配到距离
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2023-10-12 06:38:32
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本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平
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2023-09-05 16:34:26
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# 实现jQuery 初始点击
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用jQuery来实现初始点击效果。无论你是一个经验丰富的开发者还是刚入行的小白，希望本文能帮助你掌握这个技巧。
## 整体流程
让我们先来看一下整个实现初始点击的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 引入jQuery库 |
| 2 | 编写HTML结构 |
| 3 | 编写CSS
原创
2024-01-27 12:50:33
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##1. k近邻（knn）1.1 步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；
2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；
3.计算新的均值向量；
4.迭代，直至均值向量未更新或到达最大次数。优点：原理比较简单，实现也是很容易;算法的可解释度比较强；调参方便，参数仅仅是簇数k。缺点：聚类中心的个数K 需要事先给定,交叉验证；数据不平衡，或者非凸数据聚类效果差；对噪音和异常点比较的敏感。
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2023-07-03 14:29:10
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# 理解Python中的多点选择语句
在开发中，我们经常会遇到需要根据用户输入或某个条件执行不同代码块的情况。在Python中，多点选择语句的实现通常使用`if...elif...else`结构。本篇文章将引导大家如何实现一个简单的多点选择语句，并为你提供清晰的步骤和代码示例。
## 一、流程概述
为了实现多点选择语句，我们将遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 08:45:03
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python进行层次聚类，并具体展示如何利用`scipy`这一强大的库来选择类别及其实际操作。层次聚类是一种有效的无监督学习技术，常用于探索性数据分析。接下来，我们将详细讲解环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和最佳实践等方面。
## 环境预检
在开始之前，首先需要对环境进行预检。我们需要确保所用硬件和软件环境与`scipy`兼容。以下是硬件配置的表
上一讲说到，各个特征（各个分量）对分类来说，其重要性当然是不同的。舍去不重要的分量，这就是降维。 聚类变换认为：重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量。类内距离小，意味着抱团抱得紧。 但是，抱团抱得紧，真的就一定容易分类么？如图1所示，根据聚类变换的原则，我们要留下方差小的分量，把方差大（波动大）的分量丢掉，所以两个椭圆都要向y轴投影，这样悲剧了，两个重叠在一起，根本分不开了
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2024-05-25 08:29:57
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又花了一个多小时把这道题重新整理了一遍，对于添加一条边的部分不太理解。对dfs函数中的 int i=head[x],v; v=edge[i].v; 语句不太理解题目：问题描述有一棵 n 个节点的树，树上每个节点都有一个正整数权值。如果一个点被选择了，那么在树上和它相邻的点都不能被选择。求选出的点的权值和最大是多少？输入格式第一行包含一个整
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2023-06-13 10:20:03
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# Python稀疏矩阵与聚类方法选择
在数据科学和机器学习领域，处理高维稀疏数据集是一项重要且挑战性的任务。稀疏矩阵是以高维空间中零值占据主导地位的一种数据表示方式。在许多机器学习应用中，稀疏矩阵常见于文本处理（如文档-词矩阵）、推荐系统等领域。本文将介绍如何在Python中处理稀疏矩阵，并选择合适的聚类方法进行分析。
## 什么是稀疏矩阵？
稀疏矩阵是指在给定的矩阵中，大部分元素为零，只
背景：Graph的特征提取方法有很多种，有空域的方法vertex domain，谱方法spectral domain，最经典的就是图卷积GCN（Graph Convolutional Network）GCN (Graph Convolutional Network) 图卷积网络解析 。这里是另一种方法，谱聚类的方法( spectral clustering)。相关论文详解：GCN (Graph C
层次聚类层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以
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2023-12-02 23:27:14
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什么是聚类？聚类是一组用于将数据划分为组或簇的技术。同组的数据中相比其他组的数据
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2022-07-29 07:05:28
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testSet.txt
1.658985 4.285136
-3.453687 3.424321
4.838138 -1.151539
-5.379713 -3.362104
0.972564 2.924086
-3.567919 1.531611
0.450614 -3.302219
-3.487105 -1.724432
2.668759 1.594842
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2024-06-07 20:52:33
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01 — 回顾近几天，分析了期望最大算法的基本思想，它是用来迭代求解隐式变量的利器，我们举例了两地的苹果好坏分布为例来求解隐式参数，苹果的出处，进而求出烟台或威海的苹果好坏的二项分布的参数：好果的概率。关于二项分布和离散式随机变量的基础理论知识，请参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析注意在求解烟台或威海的好果概率这个分布参数时，我们在每个迭代时
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2024-05-13 10:30:35
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分布式计算题目解析填空题1、名字按结构可分为（）和（）（绝对名字）和（相对名字）绝对名字：这是完全确定的路径名字,也就是从根目录开始的完整路径。例如在文件系统中，“/usr/local/bin” 就是一个绝对名字，它明确指向系统上的一个特定位置。无论你当前在哪个位置，使用同一个绝对名字都可以找到相同的位置或者资源。相对名字：这是相对于某个参考点（通常是当前路径）的路径名字。例如，当你在"/usr/
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2024-08-18 10:03:37
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划分聚类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类中；(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
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2023-07-28 13:11:42
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# JavaScript节点选择
## 概述
在JavaScript中，节点选择是一种常见的操作，用于在DOM（文档对象模型）中选择元素并对其进行操作。本文将以步骤形式介绍如何实现JavaScript节点选择，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程
以下是实现JavaScript节点选择的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始
原创
2023-12-16 04:46:00
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# 使用 Python 绘制洛伦茨曲线的完整指南
## 引言
洛伦茨曲线是一种反映收入分配不平等程度的工具，它通过描绘累积收入或财富的比例与人口的比例之间的关系来表现经济分配的公平程度。在本教程中，我们将使用 Python 编程语言绘制洛伦茨曲线。特别是我们将从初始点出发，逐步指导你完成这项任务。
## 工作流程
在开始之前，我们先了解整个流程。以下是实现洛伦茨曲线的步骤。
| 步骤
# jQuery地点选择
在网页开发中，经常会遇到需要让用户选择地点的情况，比如填写地址信息、选择配送地点等。为了提高用户体验，我们可以使用jQuery来实现地点选择功能。本文将介绍如何使用jQuery实现地点选择功能，并提供代码示例帮助读者快速上手。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要引入jQuery库，可以通过CDN方式引入，也可以将jQuery库下载到本地。在HTML文件中引入
原创
2024-04-23 04:04:54
36阅读
