1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
转载
2024-06-03 15:23:59
96阅读
兰德指数(Rand index, RI)RI取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合:如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。假设U是外部评价标准，即true_label， 而V是聚类结果，设定4个统计量符号解释更直白的解释决策正确与否TP / a在U中为同一类，且在V中也为同一类别的数据点对数将相似的样本归为同一个簇(同–同)正确的决策TN / d在U
转载
2023-12-18 22:44:39
119阅读
# Python Gini 系数实现科普文章
Gini 系数是衡量收入或财富分配不平等程度的一种常用指标。它的值范围从 0 到 1，其中 0 表示完全平等（每个人都有相同的收入），而 1 表示完全不平等（一个人拥有所有财富，其他人一无所有）。在经济学、社会学以及其他领域的研究中，Gini 系数被广泛应用。
本文将介绍如何在 Python 中实现 Gini 系数的计算，带有代码示例，同时帮助大家
原创
2024-10-13 06:22:24
197阅读
MFCC 特征提取概念MFCC特征是一种基于内耳频率分析的人类声音感知模型，MFCC 集提供了具有感知意义的，平滑的语音频谱随时间的估计。人类内耳结构工作原理：机械震动在耳蜗的入口产生驻波，引起基底膜以与输入声波频率相称的频率协调在此频率上的最大幅度震动。基底膜的运动机制：在细胞膜不同的地方有一组频率响应（基底膜排有30000多个内毛细胞）基底膜个被视为非均匀线性滤波器组滤波器组中的单个滤波器大体
在音频信号处理中，梅尔频率倒谱系数（MFCCs）广泛应用于语音识别和音乐信息检索等领域。实现梅尔系数的过程涉及几项关键步骤：预处理音频信号、计算梅尔频率与频谱之间的转换、应用离散余弦变换（DCT）、以及最终提取梅尔系数。本博文将详细记载如何在Python中实现梅尔系数，提供关键的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及案例分析。
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
最小二乘与决定系数最小二乘：最小二乘法（Least Squares Method）是一种用于估计模型参数的数学优化技术。它在统计学和数学建模中得到了广泛的应用。具体来说，最小二乘法的目标是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的平方误差和（残差的平方和）来找到最优的模型参数。这里的“最小二乘”指的是使得残差平方和达到最小的参数值组合。最小二乘法通常用于拟合线性模型，其中模型的形式可以是线性的或者可以
## 如何在Python中实现皮尔森系数
皮尔森系数(Pearson correlation coefficient)是一个广泛使用的统计量，用于衡量两个变量之间的线性相关性。在这篇文章中，我们将一起学习如何在Python中实现皮尔森系数的计算。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 |
1、调整兰德指数（Adjusted Rand Index）兰德指数需要给定类别信息C，假设K是聚类结果，兰德指数表达式如下 a为在C中为同一类且在K中也为同一类别的数据点对数 b为在C中为同一类但在K中却隶属于不同类别的数据点对数 c为在C中不在同一类但在K中为同一类别的数据点对数 d为在C中不在同一类且在K中也不属于同一类别的数据点对数 RI的取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况
转载
2023-12-27 10:36:14
177阅读
# 使用 Python 实现基尼系数的指导
基尼系数是用来衡量收入分配不平等程度的指标。在这篇文章中，我们将通过几个简单的步骤，教你如何用 Python 来实现基尼系数的计算。我们将系统性地展示整个过程，方便你理解并在自己的项目中应用。
## 流程概述
在实现基尼系数前，我们需要遵循以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
原创
2024-09-21 05:21:14
135阅读
在这篇博文中，我将详细记录“Python实现克隆巴赫系数”的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。通过这个系统性的分析，读者可以全面理解克隆巴赫系数的计算及其实现。
克隆巴赫系数被广泛应用于心理测量和问卷调查中，用于评估测试的内部一致性。随着数据科学和量化研究的迅速发展，如何有效地实现克隆巴赫系数计算成为了一个重要课题。以下是关于克隆巴赫系数的背景知识：
1.
Python 版本发展非常快，如今最新的版本已经是 Python 3.9，即便如此，有很多人甚至还停留在 3.6 或者 3.7，连 3.8 还没用上。很多 Python 3.8 的特性还没来得及了解，就已经成为旧知识了，比如今天要说的海象运算符。海象运算符是在 PEP 572 被提出的，直到 3.8 版本合入发布。它的英文原名叫 Assignment Expressions，翻译过来也就是 赋值表
转载
2024-05-29 08:35:12
71阅读
没有标签的聚类问题，可以使用内部评价指标和外部评价指标进行模型评估内部评价指标可以通过聚类结果本身来评估聚类质量，不需要外部标签的支持，比如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等。外部评价指标需要使用聚类结果与外部标签进行比较，常用的有兰德指数（Rand index）、互信息（Mutual information）等。轮廓系数作为内部评价指标的例子：轮
转载
2024-08-24 10:11:06
297阅读
【摘 要】笔者通过例举了3个财务管理中的例子,总结出了一种简易的插值法,可以非常直观的解决财务管理实务中的问题。
【关键词】简易插值法;财务管理实务;财务问题
中图分类号:c931 文献标识码:a 文章编号:1009-8283(2009)01-0036-01
财务管理实务中多处用到插值法求解相关问题,如求年金或复利现值系中的贴现率i或期数n、求内含报酬率
转载
2024-08-08 08:48:45
70阅读
1.1jupyter notebookInsert->Insert Cell Below 添加格子； Cell->Run Cell 运行代码；Help->Keyboard Shortcuts 快捷键；编辑->Markdown语法；2.简单线性回归线性：经过模型训练，得到自变量和因变量之间是线性关系回归：根据已知的输入输出的到模型，根据模型进行输入，得到连续的输出这种关系用于
转载
2023-06-12 22:02:46
946阅读
之前的篇章把各种Fibonacci数列的基本算法讨论过了那么是否可以做到更快呢，有什么加速手段这篇来说下首先第一个手段是改进算法的加速16. 快速平方的矩阵解法矩阵法虽然跟二进制模幂解法时间复杂度一样，可算第100万项斐波那契数用时是二进制模幂解法的10倍。这是因为这算法的时间常数项大里面用到了矩阵乘法，通用矩阵乘法算法的时间复杂度是阶数n的O(n^3)。也就是对一个二阶矩阵，分解步骤中有8次乘法
转载
2023-12-28 05:41:25
85阅读
写在前面抽空学习了一下结构方程模型，主要运用的软件是SPSS+AMOS，感觉之后能用得上，现将整体思路结构梳理如下，方便日后查阅。问卷采取 Likert 五级量表，1-5依次代表“非常不同意”到“非常同意”。信度效度检验问卷设计好后必不可少的一环，将Excel数据整理如下，并导入SPSS中。 不同颜色代表问卷的不同子主题，将其导入SPSS中，分子主题进行信度效度检验。可以用打靶来说明信度和效度 信
转载
2023-12-20 15:55:47
267阅读
概述GA算法可以运用在求解复杂的找最优解的问题上，但它不保证一定能找到全局最优解。问题描述定性描述我们通过0-1背包问题来介绍GA算法，0-1背包问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。定量描述物体总数: N背包可容纳总重量: W第i件物体的重量：w[i]第i件物体的价格: v[i]进化论知识GA算法参考了进化论，我们有
转载
2024-05-09 11:18:36
29阅读
文本聚类是文本数据挖掘领域的重要任务，其旨在将文本数据分成具有相似主题或语义的若干个组（簇）。在实际应用中，评估文本聚类效果的一个重要指标是聚类系数（Cluster Cohesion），它反映了同一簇内文本之间的相似程度。本文将介绍如何使用Python计算文本聚类系数，并探讨其在实际应用中的意义和应用场景。1. 理论介绍：聚类系数是评估聚类质量的一个重要指标之一。对于一个给定的聚类结果，聚类系数可
原创
2024-04-29 15:09:13
62阅读
簇数的确定：要用到k-means里面的轮廓系数 基于python的数学建模---轮廓系数的确定 模糊c的代码import copy
import math
import random
import time
global MAX # 用于初始化隶属度矩阵U
MAX = 10000.0
global Epsilon # 结束
引言感知实验表明，人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内，而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的，在1000Hz以下为线性，在1000Hz以上为对数，这就使得人耳对低频比高频更敏感。心理物理学研究表明，人类对语音信号频率内容的感知遵循一种主观上定义的非线性尺度，该非线性标度可被称为“Mel”标度。MFCC是将人耳的听觉感知特性和语音产生机制相结合，因此目前大多数语音识别
