一、总代码呈现#n为样本数目
#m为特征数目
#k为簇心数目
#导入包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import copy as cp
from sklearn.decomposition import PCA
#计算欧几里得距离
def Eucl_distance(
机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建 模型，最终对未来进行预测；机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统，使它能够根据 提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性 能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。1.google机器学习教程：https:/
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2023-10-10 23:18:25
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关于手肘法在机器学习中的应用，特别是在确定聚类数量方面，是一个非常值得讨论的话题。手肘法是通过在不同的聚类数目下计算聚类的紧凑性和分离性，从而帮助我们找到最佳的聚类数目。然而，在实施过程中，可能会出现一些问题。接下来，我们将通过以下步骤详细分析如何解决手肘法的相关问题。
## 问题背景
在业务分析中，特别是在客户细分和市场分析领域，聚类算法如K-means是常见的选择。 hand肘法则是用于选
# 极限学习法（ELM）在机器学习中的应用
极限学习法（Extreme Learning Machine, ELM）是一种用于单隐层前馈神经网络（SLFN）的学习算法，由Huang等人在2006年提出。与传统的学习算法相比，ELM具有更快的学习速度和更好的泛化能力。在本文中，我们将介绍ELM的基本原理、优缺点，并通过Python示例演示如何实现这一算法。
## 1. ELM的基本原理
ELM
原创
2024-08-30 08:31:21
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懒惰学习法机器学习在当前的技术环境中变得越发重要。我们需要迅速、本质上高效地处理数据与模型的训练。然而，懒惰学习法，如果未能得到妥善管理，可能导致效率低下与资源浪费。为此，我将分享解决懒惰学习法问题的一个系统化过程。
### 背景定位
在过去的几年中，基于懒惰学习法的机器学习技术如支持向量机（SVM）和K近邻算法（KNN）逐渐流行。然而，随着数据量的增加，这些方法的计算成本和响应时间显著增加。
# 使用 Python 实现手肘法
手肘法（Elbow Method）是一种常用的聚类算法评估方法，特别是在确定 K-means 聚类的最佳 K 值时。本文将通过详细的步骤和代码实现手肘法，帮助你理解整个过程。
## 整体流程
在实现手肘法之前，我们需要了解整个流程。以下是实现手肘法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
|
原创
2024-10-23 06:09:55
151阅读
# 手肘法在Python中的实现
手肘法（Elbow Method）是一种常用的聚类算法的评估技术，主要用于确定最佳的聚类数（K值）。本篇文章将指导你通过Python实现手肘法的具体步骤，从环境设置到可视化结果，让小白也能轻松上手。
## 流程概述
为了实现手肘法，我们遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
方法一: 手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，
其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且，当k小于真实
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2023-12-16 19:42:52
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## Python手肘法代码实现
### 概述
在教会小白如何实现"Python手肘法代码"之前，我们先来了解一下整个流程。下面是实现该功能的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建模型 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型评估 |
| 7 | 结果分析 |
接
原创
2023-08-01 16:53:58
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K-Means算法中K值得选择K-means聚类最优k值的选取1.手肘法
手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和) 其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。 手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增
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2023-10-23 13:15:23
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K-Means算法：确定k个初始化聚类中心计算各数据点到k个中心的距离，分配给最近的中心，形成k类重新计算这k类的质心，作为新的k个中心重新计算各数据点到新的k个中心的距离，分配给最近的中心，形成新的k类重复3-4，直到所有数据点分配到的类不变（聚类中心不变），或达到最大迭代次数Matlab调用kmeans()：Clu = kmeans(data,k,’Start’,’plus’,’MaxIter
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2023-05-18 20:08:22
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本文来自： 在第2部分求最优化的地方做了更改。牛顿法有两个应用方向： 1.求方程的根 2.最优化1.求方程的根 并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。原理是利用泰勒公式，在x0处展开，且展开到一阶，即f(x) = f(x0)+(x－x0)f’(x0)求解方程f(x)=0，即f(x0)+(x-x0)f’(x0)=0，求解x = x1=x0－f(x0
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2023-11-27 15:17:38
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理论介绍：植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比植被覆盖度常用于植被变化、生态环境研究、水土保持、气候等方面。像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分地表与无植被覆盖部分地表组成，而遥感传感器观测到的光谱信息也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。
高端学习法20071126
价值视点:今天碰到一个高二的网友，正好闲来无事，就将本人的学习绝招讲给了他。事后发现这是一个很好的实例讲解案例，于是把聊天记录全文发到网上。与大家一起分享站在一定高度，甚至哲学的高度学习知识和运用知识的方法和思路，以及考虑问题的不同角度所能带来的不同效果。做不同的事情，用不同的方法做，时间相同，结果绝对不同。
⒐﹫２⒈ 21:15:50你是哪位？极品聪明
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2007-12-13 10:54:56
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一个新的知识点可以从三个角度来学这个知识点，也就是WWH学习法比如
原创
2022-05-30 11:56:09
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前言在日常生活中，我们对经历过的事情、体验过的情感、思考过的问题等，都会在大脑中留下一定的痕迹。这些痕迹在日后一定的条件下，就可能重新被 “激活”，使我们重现当时的情境或体验。假如，某天有人问你：“ 你能记得回家的路线吗？” 也许你会反驳到：“ 一只小狗都认得回家的路，难道我不会认得吗？” 倘若又有人问你：“ 如果你想记住你爸爸的生日，能记得住吗？ ”你可能回答当然没问题，一次记不住可以两次，两次
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2024-04-02 11:03:00
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文章出自华仔比较学习法比较学习法用来提升技术宽度横向比较同一个领域中类似的技术，梳理它们异同，分析它们各自的优缺点和使用场景
原创
2022-06-23 10:54:57
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如果需要PDF，请在公众号【测试开发刚哥】回复“读书笔记”4个字获取
原创
2024-01-27 17:20:56
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注意怎么尽可能减少枚举的个数和范围例题一：生理周期 解题思路：这题还是比较简单的，很容易就可以想到用枚举的方式解题，条件其实就是枚举每一天，看看距离所给高峰的距离能不能同时%23 28 33 ==0就好了。但是如果这样设计的话很明显就要用3重循环时间复杂度很高，如果给的数据很大的话很有可能会溢出，所以选择
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2024-04-13 21:21:02
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应一个小伙伴的要求介绍了一下K均值聚类算法。本人也不是很专业，这是之前自学的，如果有错，大家可以提出来，共同进步嘛。 文章目录一、k-means算法（k-均值）1、k-means算法介绍2、k-means算法步骤二、k-means算法MATLAB实现1、函数介绍1)、kmeans函数2)、silhouette函数2、代码实现3、通过肘部法则对算法的聚类类别数进行确定 一、k-means算法（k-均
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2024-04-21 14:59:39
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