iris：# -*- coding: utf-8 -*-
# K-means with TensorFlow
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# This script shows how to do k-means with TensorFlow
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
原创
2023-05-31 10:39:48
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现实生活中，二分类的问题毕竟还是少数，多分类的问题才是我们大部分时间会遇到的问题，下面我就以fashion_mnist为数据集，来看看多分类的问题。import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
#先下载数据集
(train_image , train_label),(test_image , test_label) = tf.keras
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2024-04-13 23:46:21
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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
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2023-08-30 15:09:29
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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
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类的结果 作者：张双双 介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督聚类算法。 该模块中每一个聚类算法都有两个变体: 一个是类(class)另一个是函数(function)。 类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。
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2023-08-20 16:48:12
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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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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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2023-06-12 17:34:05
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KMeans聚类是一种常用的聚类方式，根据聚类所用到的聚类，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聚类。代码如下：from copy import deepcopy
import numpy as np
import pandas as pd
class myKMea
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2023-07-01 09:09:56
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目标了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数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
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2024-04-06 12:52:08
291阅读
Matlab聚类分析相关函数（一）pdist 使用方法：Y = pdist(X, ‘metric’) 表示用’metric’指定的方法计算矩阵X中对象间的距离。其中：矩阵X为 矩阵，可看作 个 输出的Y是包含距离信息的长度为 的行向量，由于距离的两两组合后的距离，所以由排列组合可知共有 下面是’metric’常用字符串值：字符串含义‘euclidean’欧式距离（默认）‘seuclidean
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2024-05-11 22:53:01
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## FCM聚类算法简介及Python实现
### 引言
在机器学习和数据挖掘领域，聚类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均值聚类（FCM）算法是一种常见的聚类算法，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聚类算法的原理和实现，并使用Python编程语言进行代码示例。
### FCM聚类算
原创
2023-09-02 05:54:36
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1. 使用场景很多时候我们需要查找数据库中符合特定条件的数据的计数、最大值、最小值、平均值等一个数字，并需要要导出所有相关数据明细。此时就需要用到聚集函数。而返回所有数据明细会占用数据库资源和网络带宽资源。聚集函数定义（aggregate function）：运行在行组上，返回一个单一的值的函数。既，此类函数的运行对象都是行组数据，且只返回一个运算结果。一个select语句中可以有多个聚集函数。2
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2023-06-22 23:12:22
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# Python聚类连接函数实现指南
在数据科学和机器学习的领域中，聚类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类。本文将详细介绍如何在Python中实现聚类连接函数，包括必要的步骤、代码示例以及说明。
## 流程概述
在实现聚类连接函数之前，我们需要了解整个过程的基本步骤。以下是实现聚类的具体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|---
原创
2024-08-12 04:26:48
26阅读
一、模糊矩阵的一般运算
设R、S、T是模糊矩阵，则：
1、交换律
R∪S = S∪R
R∩S = S∩R
2、结合律
（R∪S）∪T = R∪（S∪T）
（R∩S）∩T = R∩（S∩T）
3、分配率
（R∪S）∩T = （R∩T）∪（S∩T）
（R∩S）∪T = （R∪T）∩（S∪T）
4、幂等律
R∪R = R
R∩R = R
5
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2024-03-17 00:01:59
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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
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2023-05-29 15:52:45
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作者：朗朗天下
1．Matlab中相关函数介绍
pdist函数
metric’取值如下：
‘euclidean
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2024-01-10 23:01:40
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顾名思义，k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术，即将数据分割成指定数量的几个类，揭示数据的内在性质及规律。我们知道，在机器学习中，有三种不同的学习模式：监督学习、无监督学习和强化学习： k 均值聚类是一种无监督学习方法。还记得哈利波特故事中的分院帽吗？那就是聚类，将新学生（无标签）分成四类：格兰芬多
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2019-05-13 18:19:00
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# 学习Hive中的聚类函数
在大数据环境中，Hive是一个流行的SQL类数据仓库工具，可以用于处理存储在Hadoop中的大规模数据集。而聚类函数常用于数据分析中来对数据进行分组，帮助我们更好地理解数据特征。本文将带你一步步理解如何在Hive中实现聚类函数，适合新手学习。
## 流程概述
我们可以将使用Hive聚类函数的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
一、聚类模型的引入 1.1概念介绍 聚类分析：样本或者变量之间存在不同程度的相似性，要求设法找出一些能够度量他们之间的相似程度的统计量作为分类依据，再利用这些量将样本或者变量进行分类在利用这些量将样本或者变量进行分类。系统聚类分析：将n个样本或者n个制表看成n类，一类包括一个样本或者指标，然后将性值最接近的两类合并成一个新类，以此类推。最终可以按照需要来句欸的那个分多少类，每类有多少样本（指标）。
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︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
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2024-01-23 17:13:22
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