{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台；社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":
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2023-09-24 21:46:17
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运用python进行层次聚类学习scipy库 很重要呀 需要引入的类import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.cluster.hierarchy as sch #用于进行层次聚类，画层次聚类图的工具包
import scipy.spatial.distance as
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2023-08-08 14:37:11
229阅读
Python 语法的精妙之处就体现在下面10个例子中。for - else十大装B语法，for-else 绝对算得上囊波湾！不信，请看：>>> for i in [1,2,3,4]:
print(i)
else:
print(i, '我是else')
1
2
3
44 我是elseelse 的眼里只有 for，只要 for 顺利执行完毕，else 就会屁颠儿屁颠儿地跑一遍：>
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2024-02-07 23:02:56
120阅读
# Python分页类代码科普
在进行数据展示和分析的过程中，常常需要对数据进行分页展示，以便用户能够方便地浏览大量数据。为了实现这一功能，我们可以使用Python编写一个简单的分页类。
## 分页类实现
下面是一个简单的Python分页类示例代码：
```python
class Pagination:
def __init__(self, items, page_size):
原创
2024-03-16 06:49:54
158阅读
## Python类的简单代码实现
### 1. 概述
Python是一种面向对象的编程语言，通过定义类和创建对象的方式进行编程。在本文中，我将向你展示如何在Python中实现一个简单的类，并给出详细的步骤和代码示例。
### 2. 整体流程
下面是实现Python类的整体流程，我们可以用一个表格来展示。
| 步骤 | 描述 |
| - | - |
| 1 | 定义一个类 |
| 2 | 定
原创
2023-11-12 09:58:31
26阅读
Python 版本 3，也被称为 Python 3000 或 Py3K（仿效 Microsoft® Windows® 2000 操作系统而命名的昵称）是 Guido van Rossum 通用编程语言的最新版本。虽然新版本对该核心语言做了很多改进，但还是打破了与 2.x 版本的向后兼容性。其他一些变化则是人们期待已久的，比如：真正的除法 — 例如，1/2 返回的是 .5。
long 和 int 类
# Python GUI编程入门指南
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以简单易学、功能强大而受到开发者的青睐。为了便于用户与程序进行交互，Python提供了多种图形用户界面（GUI）库。其中，Tkinter是Python内置的GUI库，它非常适合初学者。本文将介绍如何使用Tkinter创建一个简单的GUI应用程序，并展示状态图和饼图的相关概念。
## Tkinter简介
Tkin
原创
2024-09-04 04:03:59
24阅读
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
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2023-08-23 16:16:50
124阅读
目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：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、聚类聚类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中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
352阅读
一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
import math
'''
Point类，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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2023-07-18 13:43:45
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k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类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，聚类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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2023-08-20 23:25:47
175阅读
准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
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2024-08-13 17:42:44
39阅读
一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，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):
self.x = x # 横坐标
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2023-08-20 10:00:57
60阅读
题记：最近有幸参与了一个机器学习的项目，我的主要工作是帮助进行数据预处理，期间用Python实现了K-means聚类算法，感觉收获很多特此记录下来和大伙儿分享。 一
机器学习项目的主要流程
机器学习项目的主要流程有五步： 1.数据提取 2.数据清洗 3.特征工程 4.训练模型 5.验证模型并优化 之前讲到的PYTHON爬虫可以算是第一步数据提取里面的内容，
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2024-08-30 21:20:39
42阅读
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。编写干净的，Python式的代码就是要尽可能地使其易于理解，但又要简明扼要。本系列的重点是为什么这样做是好的做法，而不仅仅是教你如何做。1. 将for循环转为list/set/dictionary生成式/推导式(List Comprehensions)编码的时候我们经常要创建集合。在大多数语言中
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2023-08-28 20:06:24
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一、K-means算法分析31省市消费水平 代码：import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
def loadData(filePath):
fr = open(filePath,'r+') # r+：以读写的方式打开一个文本文件
lines = fr.readlines() #以readlines方式打开整个
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2023-11-02 17:01:48
50阅读
算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中心点，然后针对每个点，重新寻找距离自己最近的中心点。如此循环，直到前后两次迭代的簇类没有变化。假设第一个图作为我们的原始
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2023-09-18 19:53:04
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kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包（当然自己写也很简单）。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢？目前来说直接使用有点困难，不过我看到spark-packages里已经有了，但还没有发布。不过没关系，PySpark里有ml包，除了ml包，还可以使用MLlib，这个在后期会写，也很方便。 1 fro
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2023-11-29 22:32:48
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数据分析1480今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚
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2023-09-07 11:30:11
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[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型 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个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类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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2024-05-29 07:07:07
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