目录一、聚类分析1、2、Scipy中的算法(K-Means)3、示例 完整代码:运行结果:函数使用:二、图像色彩操作步骤:完整代码:运行结果:三、合并至Flask软件部分代码:运行结果:一、聚类分析1、类聚是把相似数据并成一组(group)的方法。不需要类别标注,直接从数据中学习模式。2、Scipy中的算法(K-Means)  随机选取K个数据点作为“种
转载 2023-08-09 07:28:55
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阅读前提:了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans #从磁盘读取城市经纬度数据 X = [] f = open('cit
转载 2023-08-30 15:09:29
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KMeans是一种常用的方式,根据所用到的,还可以有很多变种。由于本人科研需求,发现sklearn中的KMeans函数没有我所需要的距离,故此重新实现了该算法。该算法不仅可以改变距离度量,还可以对样本或特征进行。代码如下:from copy import deepcopy import numpy as np import pandas as pd class myKMea
转载 2023-07-01 09:09:56
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文章目录前言算法KMEANS-家庭消费调查DBSCAN-上网时间分布KMEANS-整图分割总结 前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改:记录一些算法、函数的使用方法;对编程思路进行补充;对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1.K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans km = KMeans(
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文章目录介绍KMeans()函数介绍实例导入相关包整理数据手肘法确定分类个数创建模型绘制结果分为3的结果 作者:张双双 介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督算法。 该模块中每一个算法都有两个变体: 一个是(class)另一个是函数(function)。 实现了fit方法来从训练数据中学习;对来说,训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。
[如何正确使用「K均值」?1、k均值模型 给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的或簇中,每个样本到其所属的中心的距离最小,每个样本只能属于一个。用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值就是一个从样本到函数。 2、k均值策略 k均值的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。 首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方。 然后定义
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层次步骤:假设有N个待的样本,对于层次来说,基本步骤就是:1、(初始化)把每个样本归为一,计算每两个之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度;2、按一定规则选取符合距离要求的类别,完成间合并;3、重新计算新生成的这个与各个旧之间的相似度;4、重复2和3直到所有样本点都归为一,结束。随机森林步骤:从原始训练集中使用Bootstraping方法随机有放回采样选出m个样本,共进行
# Python层次源码解析 层次是一种常用的算法,在数据挖掘和模式识别中具有广泛的应用。其目标是将数据对象按层次结构分组,使得同一组的对象互相相似,而不同组的对象之间差异较大。在这篇文章中,我们将探讨Python中的层次实现,及其基本原理和示例代码。 ## 层次简介 层次主要分为两种类型:自底向上(凝聚)和自顶向下(分裂)。凝聚型层次从每个对象开始,将两个最相似
原创 2024-10-18 07:18:08
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# Python连接函数实现指南 在数据科学和机器学习的领域中,是一种重要的无监督学习技术,能够将相似的数据点归为同一。本文将详细介绍如何在Python中实现连接函数,包括必要的步骤、代码示例以及说明。 ## 流程概述 在实现连接函数之前,我们需要了解整个过程的基本步骤。以下是实现的具体流程: | 步骤 | 描述 | 代码示例 | |------|------|---
原创 2024-08-12 04:26:48
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## FCM算法简介及Python实现 ### 引言 在机器学习和数据挖掘领域,算法是一种常用的数据分析技术,用于将数据集中的样本划分为不同的群组或簇。其中,模糊C均值(FCM)算法是一种常见的算法,它通过计算每个样本对于不同簇的隶属度,再根据隶属度来确定每个样本所属的簇。 本文将介绍FCM算法的原理和实现,并使用Python编程语言进行代码示例。 ### FCM
原创 2023-09-02 05:54:36
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from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import joblib import numpy import time import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': ## step 1: 加载数据 print("step 1: load
之前一直用R,现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客:笔记︱多种常见模型以及分群质量评估(注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三比较常见的模型,K-mean、层次(系统)、最大期望EM算法。在模型建立过程中,一个比较关键的问题是如何评价结果如何,会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
划分Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心;(2)根据距离(欧式距离)中心最近原则,将其他对象分配到相应中;(3) 更新簇的质心,即重新计算每个簇中对象的平均值;(4) 重新分配所有对象,直到质心不再发生变化  调包实现import time import pandas as pd from sklearn import preprocessing da
转载 2023-07-28 13:11:42
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目标了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据理解参数输入参数sample:它应该是np.float32数据类型,并且每个特征都应该放在单个列中nclusters(K):结束条件所需的簇数criteria:这是迭代终止标准条件。满足此条件后,算法迭代将停止。实际上,它是3个参数的元组,分别是(type, max_iter, epsilon):type 终止条件的类型,它具
转载 2024-04-06 12:52:08
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菜鸟一枚,编程初学者,最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法,记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了,下面记录一下自己遇到的问题。一   、关于初始中心的选取 初始中心的选择一般有:(1)随机选取(2)随机选取样本中一个点作为中心点,在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点,以此类推。(3)使用层次等算法更新出初
尽管基于划分的算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇,但是在某些情况下,需要把数据集划分成不同层上的簇:比如,作为一家公司的人力资源部经理,你可以把所有的雇员组织成较大的簇,如主管、经理和职员;然后你可以进一步划分为较小的簇,例如,职员簇可以进一步划分为子簇:高级职员,一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构,可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外,使用基于划分的算法(
python实现层次 层次(Hierarchical Clustering)一.概念  层次不需要指定聚的数目,首先它是将数据中的每个实例看作一个,然后将最相似的两个合并,该过程迭代计算只到剩下一个为止,由两个子类构成,每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示:二.合并方法在中每次迭代都将两个最近的进行合并,这个间的距离计
文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算
转载 2023-10-24 10:18:33
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k-means 接下来是进入算法的的学习,算法属于无监督学习,与分类算法这种有监督学习不同的是,算法事先并不需要知道数据的类别标签,而只是根据数据特征去学习,找到相似数据的特征,然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶,对于分类问题来说,我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶,那个是橡树叶,经过学习之后拿来一片新的叶子,你看了一眼,然后说这是枫树
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一、python代码''' Author: Vici__ date: 2020/5/13 ''' import math ''' Point,记录坐标x,y和点的名字id ''' class Point: ''' 初始化函数 ''' def __init__(self, x, y, name, id): self.x = x # 横坐标
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