大家接触的第一个聚类方法，十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解，也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下： (1)对于离群点和孤立点敏感； (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择； (4)只能发现球状簇。 对于这4点呢的原因，读者可以自行思考下，不
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2023-07-07 23:29:14
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Python 列表(List)序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以
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2024-07-05 21:37:37
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Python常用数据结构之列表1、列表的定义列表是Python中内置的有序可变序列。列表中的所有元素放在一对中括号"[ ]"中，并使用逗号隔开，元素的数据类型可以不同。a_list = [20,"王二",158]
print(a_list)输出结果:[20, '王二', 158]列表的切片操作: 语法形式: 列表对象[start :end :step]列表切片中需要注意:start表示起始位置索引
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2024-07-04 05:21:50
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k中心点算法代价降低就可以。PAM（partitioning around medoid，围绕中心点的划分）是具有代表性的k-medoids算法。 它最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复的用非代表对象（非中心点）代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量。 例子： 空间有5点{A,B,C,D,E}, 各点之间距离关系如表，根据pam算法进行聚类分析。 样本
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2023-12-09 22:28:21
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# Python 计算多边形中心点的应用
多边形是数学、计算机图形学和游戏开发中经常遇到的一个概念。计算一个多边形的中心点（重心或质心）有助于我们进行平衡、旋转等操作。本文将介绍如何在Python中计算多边形的中心点，同时提供代码示例，并展示相应的类图和旅行图。
## 多边形重心的概念
多边形的重心是多边形内部所有点的平均位置。对于一个简单的多边形，其重心的坐标可以通过以下公式计算：
\[
原创
2024-10-28 06:09:58
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# 如何实现Python矢量中心点
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现矢量中心点的计算。这是一个常见的需求，在地理信息系统（GIS）和数据可视化等领域经常会用到。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现矢量中心点的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取矢量数据 |
| 2 | 计算矢量数据的几何中心点 |
| 3
原创
2024-05-06 07:13:49
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K-中心点算法也是一种常用的聚类算法，K-中心点聚类的基本思想和K-Means的思想相同，实质上是对K-means算法的优化和改进。在K-means中，异常数据对其的算法过程会有较大的影响。在K-means算法执行过程中，可以通过随机的方式选择初始质心，也只有初始时通过随机方式产生的质心才是实际需要聚簇集合的中心点，而后面通过不断迭代产生的新的质心很可能并不是在聚簇中的点。如果某些异常点距离质心相
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2023-07-17 17:16:01
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# Python矩形中心点
## 介绍
在计算机图形学中，矩形是最常见的几何形状之一。矩形的中心点是一个重要的属性，它可以帮助我们确定矩形的位置和进行相关计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算矩形的中心点，并提供代码示例。
## 矩形的中心点
矩形是一个有四个直角的四边形，它的对边长度相等且平行。矩形的中心点位于矩形的对角线的交点处，也就是矩形的中心位置。我们可以使用一些简单的
原创
2023-12-16 08:48:49
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# Python中的画布中心点及其应用
在计算机图形学中，理解画布的中心点对于创建和操作图形非常重要。在Python中，利用不同的库，我们可以轻松地绘制图形，并定位到画布的中心点。本文将介绍如何在Python中实现这一功能，并提供相应的代码示例。
## 画布的基本概念
在图形界面编程中，“画布”指的是一个可以绘制图形的区域。画布的大小和中心点会影响图形的摆放和样式。一般来说，画布的中心点是其
目录python列表1.列表的创建与删除列表的特点 2.列表的查询操作1.获取索引2.获取多个元素3. 判断指定的元素在列表中是否存在3.列表元素的增，删，改1.增 2.删3.改4.列表元素的排序1.sort()方法2.sorted方法5.列表元素推导式python列表 变量可以存储一个元素，而列表是一个大容器，可以存储N多
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2024-06-04 15:00:56
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在这篇文章中，我将分享如何在 Python 中进行对点集合的 k 中心点聚类分析，以及在这个过程中涉及到的各个技术要点。k 中心点聚类是机器学习中的一种无监督学习方法，能够将数据点分成 k 个簇，每个簇由一个中心点来表示。这项技术在图像处理、市场细分等领域都有广泛的应用。
## 背景定位
在数据驱动的业务环境中，k 中心点聚类分析可以帮助我们根据数据的内在结构进行决策。这不仅能提高资源利用效率
# Java中心点的实现
## 介绍
在Java中，如果给定一组点的坐标，我们可以计算出这组点的中心点。中心点是这组点中所有点的平均值，它是一个新的点，其坐标为所有点的x坐标的平均值和y坐标的平均值。本文将指导刚入行的开发者如何实现Java中心点的计算。
## 流程图
以下是计算Java中心点的基本流程图：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 输入一组
原创
2023-08-08 21:52:41
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## Python获取矢量中心点
矢量图形是由点、线和曲线组成的图形对象，是计算机图形学中的重要概念。在很多应用中，我们经常需要获取矢量图形的中心点，以便进行进一步的计算和处理。本文将介绍如何使用Python获取矢量图形的中心点，并提供相应的代码示例。
### 矢量图形的中心点
矢量图形是由一系列点构成的，可以用多边形来近似表示。矢量图形的中心点是指这些点的平均值，即所有点的坐标值的平均值。
原创
2023-08-28 07:40:49
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# 如何使用Python获取矩形中心点
## 摘要
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编程语言获取矩形的中心点。我会逐步指导你完成这个任务，包括整体流程、代码示例以及相关说明。希望通过这篇文章，你能够掌握这项技能并加深对Python的理解。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 输入矩形参数
输入矩形参数 --> 计算中心点坐标
原创
2024-04-29 07:13:44
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# 使用 Python 和 NumPy 计算多边形的中心点
多边形的中心点（也称为质心或重心）是一个在计算几何中非常重要的概念。在实际应用中，比如计算图形的几何特性或者在图形界面上显示某个特定点，了解如何快速计算多边形的中心点是很有用的。本文将介绍如何使用 Python 中的 NumPy 库来完成这一任务，并提供相关代码示例。
## 什么是多边形的中心点？
多边形的中心点是多边形所有顶点坐标
原创
2024-09-29 06:13:00
108阅读
在计算机视觉领域，处理轮廓（contour）是常见的任务之一。通过轮廓，我们可以分析和提取图像中的形状信息，而获取轮廓的中心点则是一个重要的步骤。本文将详述如何在 Python 中实现求取轮廓的中心点，并分享相关的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比，以及生态集成的经验。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[安装必要依赖]
B
> 本文以GitHub上100天python从新手到大师为素材，规划为约100天的练习，每次的学习和总结均发在这里。有错误的地方还请朋友们指正。应用场景在编程的过程中，我们常常会遇到一些需要重复的地方，例如在模拟驾驶一辆车时，你需要让车时刻保持前进，这时候就需要循环这个操作，而不是重复手写无数行前进的的代码。在Python中，使用 for - in 或 whilefor - i
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2024-09-29 10:43:27
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# 使用 Python Shapely 获取中心点的指南
在进行地理信息处理时，我们常常需要获取几何形状的中心点。Shapely 是一个强大的 Python 库，可以方便地处理几何对象。本文将介绍如何使用 Shapely 库计算不同几何形状的中心点。
## 流程概述
我们将按以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Shapely
原创
2024-10-04 05:55:14
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# Python 中封闭曲线中心点的计算
## 引言
在计算机图形学和数据分析领域，封闭曲线常常被用于表示形状、轮廓和轨迹。很多时候，我们需要计算这样一个封闭曲线的中心点，以便进行进一步的分析和处理。本文将介绍在 Python 中如何计算封闭曲线的中心点，并提供相应的代码示例。此外，我们将使用mermaid语法展示旅行图（Journey）和序列图（Sequence Diagram）来说明整个过程
# Python计算中心点
在实际应用中，我们经常需要计算一组数据的中心点，例如一组坐标点的中心位置。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数学库，能够方便地实现这一功能。
## 方法一：平均值计算
最简单的方法是计算一组数据的平均值，将其作为中心点的坐标。以下是一个示例代码：
```python
def calculate_center(points):
if len(
原创
2024-03-18 04:22:36
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