探索实时异常检测新境界：Ruptures - 实时离群值分析库 在数据科学领域，对异常行为的识别和处理是至关重要的。无论是监控系统性能、预测金融市场波动还是疾病诊断，发现并理解数据流中的“离群点”都是关键任务。这就是项目的价值所在。作为一个强大的Python库，它专注于实时离群值分析（也称为变更点检测），为数据科学家提供了一种高效且灵活的方法来处理这一挑战。项目简介Ruptures 是一个完全用P
K-means算法的主要思想就是以空间中的K个点为中心进行聚类，对最靠近它的对象进行归类。通过迭代的方法不断的更新各聚类中心的值，直到最好的聚类结果。K的取值： 确定聚类数K没有最佳的方法，通常需要根据具体的问题由人工进行选择。非监督聚类没有比较直接的聚类评估方法，但是可以从簇内的稠密程度和簇间的离散程度来评估聚类的效果。最常见的方法有轮廓系数Silhouette Coefficient和Cali
算法的基本内容和计算方法引自百度，本文重点介绍KMeans在python数据分析的实现，快速掌握利用sklearn实现聚类分析的操作方法，先会用在应用中进一步理解内涵也是一种学习途径。Kmeans算法k-means算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获
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2023-08-06 09:36:00
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# Python中的变量边界值定义
在编程中，特别是在使用Python这样的动态类型语言时，定义变量的边界值是一个重要的概念。通过对变量的边界值进行合理的定义，我们能够更好地控制数据范围，防止潜在的错误，并增强代码的可读性和可维护性。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中定义变量的边界值，并通过代码示例帮助理解这一概念。
## 1. 什么是变量边界值？
在编程中，变量边界值是指对变
原创
2024-08-17 05:36:38
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大量的测试实践表明，很多错误是发生在输入或输出数据范围的边界上，因此针对各种边界情况设计测试用例，有利于揭露程序中的错误。边界值分析法是对等价类分析法的补充。边界值分析法利用各输入等价类的最小值、略大于最小值的值、正常值、略小于最大值的值和最大值处进行取值。1.“单故障”假设边界值分析的另外一个要点基于一个十分重要的假设“单故障”假设，即失效问题通常不会由两个（或多个）故障同时引发。因此，构造边界
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2023-10-31 15:20:47
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一.边界值测试 所谓边界值，关注的是变量取值空间的边界。之所以采用值域的边界进行测试，是因为通常的错误更可能出现在输入变量的极值附近。在这里还有另外一种假设，我们认为，软件失效极少由两个（或者多个）缺陷问题引起的。边界值分析的基本思想是使用在最小值、略高于虽小值、正常值、略低于最大值和最大值出取输入变量值（min、min+、nom、max-和max）。健壮性
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2023-12-16 18:18:56
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案例1：两位整数加法计算器1、边界值的应用场合只要有数据输入的地方，有效无效数据的分界点需要单独拿出来测试1)有数据范围的如-99——99之间合法2）数据字符个数要求如姓名1-20个字符 一般情况下，需要对边界值（-99和99）以及边界值两边的数（-100和-98以及100和98）分别进行测试。2、如何使用把边界值的点（3个点）单独写用例 案例2：使用边界值方法设计添加标题的测
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2023-12-28 15:04:01
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原标题：Kmeans算法的Python实现Kmeans聚类kmeansK-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。
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2023-08-21 19:27:01
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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(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。其训练数据的流程是：根据上面的流程图来实现具体代码： 数据集提取链接链接
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2023-05-26 11:34:53
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python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
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2023-06-27 10:36:22
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k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下k-means算法： k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
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2023-08-11 22:14:29
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Table of Contents三种监督学习算法有监督学习算法无监督半监督KNN（K-Nearest Neighbor/K-近邻算法）基本思想：问题及优化方法K-Means基本思想K-Means算法的局限三种监督学习算法有监督学习算法训练数据中同时拥有输入变量和输出变量，用一个算法把从输入到输出的映射关系学习出来，当我们拿到新的数据后，就可以通过已经被学习出的映射关系（模型），得到相应的输出。有
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2024-03-26 10:06:47
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## 如何实现“Python 箱线图 显示边界值”
### 简介
在数据分析和可视化中，箱线图（Boxplot）是一种常用的图表类型，用于展示一组数据的五个统计量：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值。箱线图可以帮助我们观察数据的分布情况，以及识别异常值和离群点。
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 绘制箱线图，并展示边界值。我将按照以下步
原创
2023-10-12 12:33:37
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上了斯坦福Andrew NG 课，把所有的练习用matlab 做完一遍之后感觉意犹未尽，因此决定用pyton 将课内算法逐一实现一遍，以加深理解，同时也避免自己成为调包侠，哈哈，话不多说，进入正题。 Kmeans 是一个经典的无监督聚类算法，算法内容比较容易理解。有兴趣的同学可以百度相关论文研读其内容，这里不再赘述。 Kmeans 算法流程如下： Input: -K (聚类数目，即所需分类的
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2023-10-13 11:43:28
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转载请注明出处，该文章的官方来源：KMeans | Teaching MLk-means、k-means++以及k-means||算法分析本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml，已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理，然后在了解原理的基础上分
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2024-06-21 18:19:38
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文章目录前言加速方法分享1. Spark失效2. Sklearnex加速KMeans计算2.1 安装2.2 开启加速3. 降维4. 减少数据5. GPU6. 放弃轮廓系数方法 前言KMeans是最常用的最简单的聚类算法。它的效率是常见的一系列聚类算法中最高的。但受向量大小、数据量和类中心数量影响，聚类速度变慢。这里分享一些简单的技巧或者一些坑。加速方法分享1. Spark失效Spark采用并行分
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2023-08-13 15:42:32
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什么是图像二值化在认识二值化前，我们先简单介绍一下几个概念：彩色图像彩色图像有blue，green，red三个通道，取值范围均为0-255灰度图灰度图：只有一个通道，取值范围在0-255，所以一共有256种颜色二值图像二值图像，只有两种颜色,既黑色和白色图像二值化图像的二值化也很简单，大概二步就可以完成，具体如下第一步：获取阈值获取阈值很简单，OpenCv的threshold函数进行全局阈值，也可
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2023-11-20 07:00:14
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二分法边界条件理解：二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，但就是写不好。例如到底是 while(left < right) 还是 while(left <= right)，到底是right = middle呢，还是要right = middle - 1呢？
写二分法经常写乱，主要是因为对区间的定义没有想清楚，区间的定义就是不变量。要在二分查找的过程中，保持不变量，就是在wh
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2024-06-21 16:40:28
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手写算法-python代码实现Kmeans原理解析代码实现实例演示sklearn对比总结 原理解析今天，我们来讲一下Kmeans，一种无监督聚类算法，也是最为经典的基于划分的聚类方法,它的思想是：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。实现流程如下： 1、先确定数据集聚类个数k； 2、在数据集中随机选取k个数据，作为初
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2023-08-23 20:40:44
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等价类： 概念：对所有有可能输入的数据划分成多个子集，在这些子集中选取具有代表性的数据（值）作为测试用例 原因：无法用穷举法来测试，只能从大量可能出现的数据中选取一部分具有代表性的作为测试用例 效果：经过类别划分后，每一类的代表性数据在测试中的作用都等价于这一类中的其他值 类型： 有效类：满足需求规 ...
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2021-09-27 16:14:00
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