# Python中的颜色纯度计算
## 引言
颜色是我们日常生活中不可或缺的元素，不同的颜色代表着不同的情绪、氛围和风格。在设计、艺术、时尚等领域，颜色的选择和搭配至关重要。除了颜色的明度和饱和度，颜色的纯度也是一个重要的属性。颜色的纯度指的是颜色中包含的灰度成分的比例，纯度越高，颜色越鲜艳、饱和度越高。
在本文中，我们将介绍如何使用Python计算颜色的纯度。我们将首先了解颜色纯度的概念，然
原创
2024-03-05 04:11:12
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聚类算法模型评价指标1.如何衡量聚类算法的效果?2.簇内平方和的缺点3.使用轮廓系数评价聚类算法4. 轮廓系数计算代码实现 1.如何衡量聚类算法的效果?聚类算法的结果不是某种标签输出，并且聚类的结果是不确定的，其优劣有业务的需求或者算法需求来决定，并没有正确答案2.簇内平方和的缺点首先，它不是有界的，只知道inertia越小越好，是0最好。但是我们不知道，一个较小的inertia有没有达到模型的
android 函数式编程by Anup Cowkur 通过安纳普·考库(Anup Cowkur) (Functional Programming for Android Developers — Part 2)In the last post, we learned about Purity, Side effects and Ordering. In this part, let’s talk
文章目录纯度 Purity熵 Entropy 聚类算法是一类典型的无监督算法，那么为什么还有有监督的评估方式呢？所谓的 “无监督” 算法指的是模型对于数据的训练和划分不依靠数据的标签，但是我们可以用标签来判断这个模型划分的是不是符合我们的要求。纯度 Purity假设对包含 个样本的数据集，用 kmeans 划分成 个聚类簇 ， 表示的是这个簇中的样本个数， 代表在第 个聚类簇中标签为 的
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2024-07-11 20:35:52
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关于决策树的purity的计算方法可以参考：决策树purity/基尼系数/信息增益 Decision Trees
如果有不懂得可以私信我，我给你讲。ID3用下面的例子来理解这个算法：下图为我们的训练集。总共有14个训练样本，每个样本中有4个关于天气的属性，这些属性都是标称值。输出结果只有2个类别，玩(yes)或者不玩(no)：首先先计算整个数据集的熵Entropy：因为整个数据集只有两个类别，他们
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2024-03-15 08:15:23
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一、引言 如图认为x代表一类文档，o代表一类文档，方框代表一类文档，完美的聚类显然是应该把各种不同的图形放入一类，事实上我们很难找到完美的聚类方法，各种方法在实际中难免有偏差，所以我们才需要对聚类算法进行评价看我们采用的方法是不是好的算法。二、评价准则 2.1 purity 1）purity方法是极为简单的一种聚类评价方法，只需计算正确聚类的文档数占总文档数的比例： 其中Ω =
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决策树一、决策树的理解1.1 字面含义1.2 定义二、决策树的组成三、决策树的实现流程3.1 构造3.1.1 节点的来源3.1.2 决策节点的排布（1）纯度及其度量（1.1）纯度 - Purity（1.2）信息熵 - Information Entropy（1.2.1）来源（1.2.2）公式（1.3）基尼值（1.4）简单案例1（2）决策树纯度的度量（2.1）信息增益(information ga
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2024-07-23 17:11:14
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊目录第1章 分类问题的本质1.1 多特征样本的本质1.2 分类的本质第2章 纯度（purity）的基本概念（以2个维度的向量为例）2.1 纯度概述2.2 纯度与概率的关系2.3 不纯度第3章 基
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2022-03-24 15:13:31
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文章目录聚类问题评估标准有哪些？聚类算法有哪些？K中心点和KMEANS算法有哪些区别？计算两个组合数据点间距离常用的方法DBSCAN算法优缺点 聚类问题评估标准有哪些？在聚类任务中，常见的评价指标有：纯度（Purity）、兰德系数（Rand Index, RI）、F值（F-score）和调整兰德系数（Adjusted Rand Index,ARI） 、轮毂系数(Silhouette Coeffi
近日，网易云易盾实验室AI算法研究员的一篇论文《MULTI-VIEW AUTOENCODER FOR IMAGE FEATURE LEARNING WITH STRUCTURED NONNEGATIVE LOW RANK》提出了一种对多视角多模态特征信息进行有效融合的自编码器神经网络，在准确率、NMI、Purity、ARI等各项性能指标上再创新高，较当下多项国际先进的多视角多模态信息融合技术有显著
诉诸纯洁 Appeal to Purity诉诸纯洁又被称为没有真正的苏格兰人，最早由哲学家Antony Flew提出。此伎俩常作为己方失败观点的最后维护手法。在对方批评有效的情况下拒绝承认，并试图修改标准的方式来维护自己那个有缺陷的观点。案例老师：没有苏格兰人会在粥里加糖。学生：我是苏格兰人，我会在粥里加糖。老师：好吧，没有“真正的”苏格兰人会在粥里加糖。
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2021-08-30 17:19:53
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好的聚类算法一般要求类簇具有高的类内（intra-cluster）相似度和低的（inter-cluster）相似度。聚类算法有外部（External）评价指标和内部（Internal）评价指标两种，外部评价指标需要借助数据真实情况进行对比分析，内部评价指标不需要其他数据就可以进行指标的评估。设有个维数据，真实数据共有簇，聚类算法将数据划分为簇 。Purity按照以下思路计算，对聚类算法得到的每一个
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2024-03-27 11:53:24
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聚类有效性的评价可分为内部指标和外部指标，内部指标是一种无监督的评价方法，它对聚类结果的评价不需要借助样本集的真实标签，仅利用样本集自身 结构信息对聚类结果进行评价；而外部指标是一种有监督的评价方法，它通过对比聚类标签和真实标签之间的匹配程度来评价聚类效果。内部指标只是无法获取真实标签时的一种权宜之计，当真实标签存在时，显然外部指标更为客观和准确。（1）Purity（2）Cluster Simil
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2024-03-29 13:38:31
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决策树是一种预测模型，它代表的是对象属性和对象值的一种映射关系。常用的决策树算法有ID3、C4.5、CART、随即森林。涉及到的主要两个内容是属性分裂的度量标准及树剪枝两个问题。属性分裂的度量标准：信息增益、信息增益率、GINI不纯度1)信息增益的度量标准：熵为了精确地定义信息增益，我们先定义信息论中广泛使用的一个度量标准，称为熵(entropy)，它刻画了任意样例集的纯度(purity)。熵介于
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2023-10-28 07:36:30
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在这篇由多部分组成的文章中，接下来将介绍函数式编程的一些概念，这些概念对你学习函数式编程有所帮助。如果你已经懂了什么是函数式编程，这可以加深你的理解。请不要着急。从这一点开始，花点时间阅读并理解代码示例。你甚至可能想在每节课结束后停止阅读，以便让你的观点深入理解，然后再回来完成。最重要的是你要理解。纯函数(Purity)所谓纯函数，就是指这样一个函数，对于相同的输入，永远得到相同的输出，它不依赖外
