一、k-means算法 通常，人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类，即把相似的（或距离近的）样本聚为同一类，而把不相似的（或距离远的）样本归在其他类。 我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示，假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些。我们的目的是为这些数据分组，以便能
一、函数1、参数def func(形参, *args, 关键字参, **kwargs)pass2、作用域global：声明一个变量是全局变量。nonlocal：声明一个变量是局部变量，用在函数嵌套中，内层函数用来声明一个变量是局部中离它最近的同名局部变量。如果声明的这个变量在局部中没有则报错，或者声明的这个变量在局部已经被声明为全局变量也报错。3、命名空间命名空间就是变量名和值的对应关系，分为内置
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2024-10-09 18:10:55
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krkr基础篇是我根据krkr的官方教程总结而来推荐代替记事本的工具：editplus，点我下载 激活码：Vovan3AG46-JJ48E-CEACC-8E6EW-ECUAW一：创建新工程1：打开Wizard.exe建立新工程文件，Config设定文件的初始设定有两种方法，第一是在建立新工程文件时勾选运行KAGConfig进行配置第二是找到创建的工程文件，在Data子目录下
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2024-01-16 16:37:42
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这里介绍一些krkr的语法规范，具体的命令含义及用法以后再叙述一：kag语法及基本概念 KAG使用的剧本语言为KAG Script，文件扩展名为.ks 脚本内的文字除 注释， 命令 ， 段落标签， 等内容外，一律被当作 剧本文字 进行显示处理。 每个标签都可能有若干属性，也可能没有属性，属性用于精
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2023-12-02 14:36:46
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# Python 计算 Cronbach α 系数指南
## 介绍
在心理学和社会科学中，Cronbach α 系数常用于测量问卷或测试的可靠性。它反映了一组题目在测量同一心理特征时的一致性。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 计算 Cronbach α 系数，并详细介绍实施步骤。
## 流程概述
下面是我们实现这个目标的具体步骤：
| 步骤 | 描述
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼7-4 计算指数 （5 分）真的没骗你，这道才是简单题 —— 对任意给定的不超过10的正整数n，要求你输出2n。不难吧？输入格式：输入在一行中给出一个不超过10的正整数n。输出格式：在一行中按照格式 2^n = 计算结果 输出2n的值。输入样例：5输出样例：2^5 = 327-5 A乘以B （5 分）看我没骗你吧 —— 这是一道你可以在10秒内完成的题：
# Python 计算 Spearman 系数的指南
Spearman 系数是一种用于衡量两个变量间的相关性的方法，尤其适用于非参数数据。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在 Python 中计算 Spearman 系数。首先，我们将概述整个流程，然后逐步实施每一步。
## 流程概述
我们可以将计算 Spearman 系数的步骤概括为以下几个部分：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 03:48:39
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# Python计算皮尔逊系数
皮尔逊系数是统计学中用来衡量两个变量之间线性相关性的指标，数值在-1到1之间。数值越接近1，表示正相关性越强；数值越接近-1，表示负相关性越强；而0则表示没有线性相关性。本文将介绍如何在Python中计算皮尔逊系数，并提供代码示例。
## 皮尔逊系数的公式
皮尔逊系数的计算公式如下：
\[
r = \frac{\sum{(X_i - \bar{X})(Y_i
## Python计算轮廓系数
### 引言
计算轮廓系数是一种评估聚类算法效果的指标，它可以衡量聚类结果的紧密程度和分离程度。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来计算轮廓系数。本文将教会你如何使用Python计算轮廓系数。
### 步骤
下面是计算轮廓系数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 |
原创
2024-01-21 10:53:19
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为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
96阅读
前言接上一部分的算出person相关系数了，接下来该干嘛呢？..正常人会怎样，应该会去算相关系数可不可靠？那咋验算呢？对皮尔逊相关系数进行假设检验(全是字，人都麻了)第一步：提出原假设H0和备择假设H1，并且两个假设截然相反假设我们计算出了一个person相关系数r，我们想检验它是否显著的异常于0，那么我们可以这样设定原假设和备择假设，H0：r = 0，H1：r !=0.第二步：在原假设成立的条件
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2023-10-26 23:37:47
125阅读
题目链接 题意：给定一个多项式(ax+by)^k,请求出多项式展开后x^n*y^m项的系数。 思路：系数是 C(n,k)*a^n*b^m a^n和b^m用快速幂求，然后求组合数有两种思路。 因为k只有1000，所以杨辉三角打表 #include<cstdio> #include<cstring> # Read More
原创
2021-08-25 17:17:42
278阅读
Description给定一个多项式 (ax + by)^k ，请求出多项式展开后 xnym 项的系数。Input共一行，包含 5 个整数，分别为 a，b，k，n，m，每两个整数之间用一个空格隔开。Output输出共 1 行，包含一个整数，表示所求的系数，这...
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2019-01-18 16:10:00
103阅读
# Python计算莫兰系数
## 引言
莫兰系数（Moran's I）是一种用于衡量空间自相关性的统计量。在地理学、社会学、经济学等领域中，莫兰系数被广泛应用于空间分析和空间模式识别。本文将介绍莫兰系数的概念，并使用Python演示如何计算莫兰系数。
## 莫兰系数的定义
莫兰系数是一种衡量空间相关性的统计指标，它可以用来评估空间数据是否呈现出聚集或分散的模式。莫兰系数的定义如下：
$
原创
2023-08-10 05:41:16
359阅读
## Python 计算变异系数
### 什么是变异系数？
变异系数（Coefficient of Variation，简称CV）是一种用于衡量数据集合的离散程度的统计量。它通过比较标准差与均值的大小，来描述数据集合的相对变异程度。变异系数是一种相对指标，因此可以用于比较不同数据集的离散程度，尤其在数据集的均值差异较大时，使用变异系数进行比较更为合适。
变异系数的计算公式如下：
![CV]
原创
2023-08-02 13:19:24
632阅读
# Python计算基尼系数
## 简介
基尼系数是衡量一个事件发生的概率分布的不确定性的指标，常用于衡量分类问题中的不纯度。在机器学习领域中，基尼系数常被用于评估决策树的拆分点选择。
## 流程
下面是计算基尼系数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 统计每个类别的样本数量和总样本数量 |
| 2 | 计算每个类别的概率 |
| 3
原创
2023-08-01 04:43:34
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# 教你如何在Python中计算决定系数
决定系数（R²）是回归分析中用来评估模型拟合优度的一个重要指标。它的值介于0和1之间，越接近1，说明模型的解释能力越强。对于刚入行的小白来说，理解和计算决定系数可能有些棘手。本篇文章旨在逐步引导你实现决定系数的计算，以下是整个流程的概述。
## 流程概述
我们可以将实现决定系数的流程分为以下几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 描述
文章目录单因素方差分析简介计算步骤SPSS操作步骤结果分析多因素方差分析简介SPSS步骤结果分析 单因素方差分析简介 方差分析主要研究数据变异来源对总变异的贡献大小，从而确定变异是否是组间差异造成的。 适用条件：1.组内变量为连续数值型变量；2.组内变量符合正态分布；3.不同组方差必须相等。后两个条件可以适当程度减弱一些。计算步骤SSDfMSF组间m - 1组内n - m其中，Df为自由度。使用F
# 计算 ci 信息系数的 Python 实现指南
在数据分析和统计建模中，信息系数（Information Coefficient, IC）是一种用于评估预测模型准确性的重要指标。在这篇文章中，我们将逐步实现计算信息系数的功能，并通过代码示例帮助初学者轻松理解。
## 流程概述
在计算信息系数前，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 06:22:25
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# 如何使用 Python 计算 Pearsons 系数
在数据分析和统计学中，皮尔逊相关系数（Pearson Coefficient）是一种测量两个变量之间线性相关性的指标。它的值介于 -1 到 1 之间，值越接近 1，表示两个变量之间的正相关性越强；值越接近 -1，表示负相关性越强；值为 0 则表示没有线性相关关系。
本文将逐步教你如何使用 Python 来计算皮尔逊相关系数。我们会使用
原创
2024-09-10 05:46:38
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