聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，对于一个动物集来说，你并不
前言本篇文章主要是分享matplotlib折线图、散点图、误差图、轮廓图、柱状图、饼图、面积图、直方图、雷达图、热力图、词云图、箱型图多子图绘制过程的方法和注意要点示例图 模块库导入十二个子图所需的模块库matplotlib用于绘制图形import matplotlib.pylot as plt #安装模块库 pip install matplotlibnumpy、
——以二维数组、鸢尾花和中国城市经纬度为实例先简单了解下Kmeans聚类算法。聚类算法属于无监督学习，其中的KMeans算法是将一组有N个样本的数据划分成K个不相交的 clusters （簇） C。 means （均值）通常被称为 cluster（簇）的 “centroids（质心）”; 注意，它们一般不是从 X 中挑选出的点，虽然它们是处在同一个 space（空间）。算法有三个步骤。要知道欧氏距
1.matplotlib库的安装1.1 官网：https://matplotlib.org/1.2 图片1 1.3 安装1.3.1 安装介绍：https://matplotlib.org/users/installing.html1.3.2 pip 安装太慢了，估计下载太慢，我放弃了，也不建议1.3.3 我自己安装介绍：本机是deepin-Linux的深度操作系统，自带python2.
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2024-06-27 19:40:53
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实习中同事分给我的一个需求：把sklearn中的kmeans算法封装起来，使用界面可视化，提供给不会改代码的领导使用对pyqt5一窍不通的我经过几天的摸索终于完成任务！参考的内容大多来自于这个帖子：https://mp.weixin.qq.com/s/Wy1iTYoX7_O81ChMflXXfg 感谢！首先展示一下封装-可视化后的最终效果：如上图，我在使用界面暴露了聚类个数
图像聚类（一）K-means聚类（K均值聚类）（1）Scipy聚类包（2）图像聚类（3）在主成分上可视化图像（4）像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类 聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。还可以对聚类后的图像进行相似性可视化。所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。在数据分析的术语之中，聚类和分类是两种技术。分类是指
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2023-09-21 14:33:12
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# 项目方案：R语言聚类图dimplot图调整大小方案
## 背景介绍
在数据分析领域，聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以将数据样本划分为不同的组别，帮助我们发现数据之间的关联性。而在R语言中，我们可以使用dimplot函数创建聚类图，来直观展示聚类结果。然而，在实际应用中可能会遇到聚类图大小不合适的问题，本文将介绍如何通过调整聚类图的大小来优化展示效果。
## 方案设计
我们可以通过设
原创
2024-04-20 06:11:13
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示例第一题打车时，可以打专车或者快车。任何车都有车牌号和名称。不同车价格不同，快车每公里1元，专车每公里2元。行程开始时，显示车辆信息行程结束时，显示打车金额（假定行程就5公里）题目：画出UML类图用ES6语法写出该示例解答UML类图classDiagram
class Car{
+carno:String
+carName:String
}
class Trip{
+car:car
+
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2023-07-13 22:11:20
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一、算法简介主流的聚类算法可以大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法（图论、KMean）、基于密度（DBSCAN）和网格的聚类算法和其他聚类算法。1.1 基本概念 层次聚类(Hierarchical Clustering)是一种聚类算法，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。聚类树的创建方法：自下而上
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2023-08-28 15:50:34
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谱聚类(SpectalClustering)算法是聚类算法的一种，比起传统的K-Means聚类算法，谱聚类算法的效果更优秀，其计算量也小很多，除了谱聚类和K-Means聚类算法，另外还有密度聚类和层次聚类算法，本节主要讨论谱聚类算法，预备知识：最好有K-Means聚类算法的基础。谱聚类是一种不断发展的聚类算法，在很多情况下都优于传统的聚类算法，它将每个数据点视为一个图节点，从而将聚类问题转化为图分
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2024-02-05 12:08:04
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在数据可视化中，图例是一个至关重要的元素。它能够帮助观众理解图中各个数据表示的含义。在使用 `matplotlib` 绘图时，添加图例是一项非常简单的操作。本文将详细探讨如何在 `matplotlib` 中添加图例，并通过示例说明其用法。
## 什么是图例？
图例是图表上的小标签，可以帮助观众识别不同的数据系列或类别。在许多情况下，图例可以提供更高的可视化效果，使图表更易于理解。
## 如何
图聚类基于图的聚类。注意这里的图指的不是图片，而是顶点+边构成的图。将样例用图表示，则通过对图中顶点的划分完成聚类。图的表示顶点：样本点聚类：顶点的划分边：样本点的相似度 表示无向图，为点的集合，E为边集，W为权重，表示节点 、 之间相似度图的划分图的划分是将图完全划分成若干个子图，个子图无交集。 划分要求同子图内的点相似度高不同子图间的点相似度低损失函数由
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2023-09-23 15:41:17
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python绘制聚类树状图import pandas as pd
import plotly.figure_factory as ff
import chart_studio.plotly as py
import chart_studio
chart_studio.tools.set_credentials_file(username="用户名", api_key='秘钥')
data = pd
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2023-06-16 21:14:06
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## Python 聚类加圆环实现教程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(数据预处理)
B --> C(选择合适的聚类算法)
C --> D(聚类)
D --> E(绘制聚类结果)
E --> F(添加圆环)
```
### 二、步骤及代码实现
#### 1. 导入数据
首先，我们需要导
原创
2024-07-13 05:08:49
101阅读
### 聚类图与数据可视化：Python 实践
在数据科学中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据分组到不同类别中。通过聚类，我们可以为数据提供更深刻的洞察。在本文中，我们将使用 Python 中的一些流行库，如 `Pandas`、`Matplotlib` 和 `Scikit-Learn`，来实现数据的聚类并进行可视化。
#### 为什么要使用聚类
聚类能够帮助我们识别数据中的模式和
原创
2024-10-12 05:52:39
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# Python统计图图例添加方案
在数据可视化的过程中，图例是一个至关重要的部分，它帮助观众更好地理解数据的含义。在本项目方案中，我们将探讨如何使用Python中的可视化库（如Matplotlib和Seaborn）来添加统计图的图例。我们以序列图和饼状图为例，通过实际代码示例展示如何实现这些图例的添加，并展示图例在数据分析和可视化中的作用。
## 1. 项目背景
在当今的数据驱动时代，数据
聚类热图可以简单理解为:使用距离算法将距离相近的东西成簇聚为一类。 本篇使用python中 seaborn.clustermap绘制聚类热图（clustermap）。 本文将了解到什么？欢迎随缘关注@pythonic生物人
1、成品聚类热图（clustermap）展示
2、绘图数据集准备 3、 seaborn.clustermap绘制聚类热图（clustermap
# 项目方案：Python饼状图添加图例
## 1. 项目背景和目标
我们的项目目标是使用Python来创建一个饼状图，并为该图添加图例。饼状图是一种常用的数据可视化工具，可以帮助我们更直观地展示数据的比例关系。通过添加图例，我们可以进一步增强用户对图表的理解和解释。
## 2. 技术选型
在实现这个项目的过程中，我们将使用以下技术：
- Python编程语言
- 数据可视化库matplotl
原创
2023-10-04 10:23:50
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目录前言导入库库配置设置中文字体为宋体，英文字体为Times New Romanplt 绘图类型1.折线图2.散点图3.柱状图4.饼图5.箱状图pyplot绘图基本操作1.添加信息2.显示刻度3.显示图例4.显示图像5.样式设置画板-Figure图纸-Axes坐标轴-Axis样式-Artist实例例：
前言matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在
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2024-01-22 23:15:26
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# 项目方案：使用Python绘制聚类树状图
## 1. 引言
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种常见的技术，可用于将数据集划分为具有相似特征的群组。聚类树状图是一种有效的可视化工具，可以显示数据点之间的相似性和层次结构。本项目将介绍如何使用Python绘制聚类树状图，并提供相关代码示例。
## 2. 数据集选择
首先，我们需要选择一个适合的数据集进行聚类分析。在本项目中，我们将使用一个虚拟
原创
2024-01-08 08:39:45
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