K最近邻(K-Nearest-Neighbour,KNN)算法是机器学习里简单易掌握的一个算法.通过你的邻居判断你的类型,“近朱者赤,近墨者黑”表达了K近邻的算法思想. 一．算法描述: 1.1 KNN算法的原理 KNN算法的前提是存在一个样本的数据集,每一个样本都有自己的标签,表明自己的类型.现在有一个新的未知的数据,需要判断它的类型.那么通过计算新未知数据与已有的数据集中每一个样本的距离,然后按照从近到远排序.取前K个最近距离的样本,来判断新数据的类型. 通过两个例子来说明KNN算法的原理 (…

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供…

关于KNN,有幸看到这篇文章,写的很好,这里就不在赘述.直接贴上代码了,有小的改动.(原来是python2版本的,这里改为python3的,主要就是print) 环境:win7 32bit + spyder + anaconda3.5 一.初阶 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Nov 6 16:09:00 2016 @author: Administrator """ #Input: # ne…

1072: [SCOI2007]排列perm Description 给一个数字串s和正整数d, 统计s有多少种不同的排列能被d整除(可以有前导0).例如123434有90种排列能被2整除,其中末位为2的有30种,末位为4的有60种. Input 输入第一行是一个整数T,表示测试数据的个数,以下每行一组s和d,中间用空格隔开.s保证只包含数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Output 每个数据仅一行,表示能被d整除的排列的个数. Sample Input 7 000…

最近在看<机器学习实战>这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习,在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解,所以对K均值算法有一种莫名的亲切感,言归正传,今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法. 一 K-均值聚类(K-means)概述 1. 聚类 “类”指的是具有相似性的集合.聚类是指将数据集划分为若干类,使得类内之间的数据最为相似,各类之间的数据相似度差别尽可能大.聚类分析就是以相似性为基础,对数据集进行聚类划分,属于无监督学…

这个算法来求关键路径,其实就是利用拓扑排序,首先求出,每个节点最晚开始时间,再倒退求每个最早开始的时间. 从而算出活动最早开始的时间和最晚开始的时间,如果这两个时间相等,则为关键路径. 时间复杂度为O(n+e) 主要算法: int topSort(Graph *g){ EdgeNode *e; int i,k,gettop; ; ; int *stack; stack = (int *)malloc(g->numVertexes * sizeof(int)); ;i<g->numVert…

/*XPath 术语节点(Node)在 XPath 中,有七种类型的节点:元素.属性.文本.命名空间.处理指令.注释以及文档(根)节点.XML 文档是被作为节点树来对待的.树的根被称为文档节点或者根节点.请看下面这个 XML 文档: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><bookstore>    <book>        <title lang="中文"…

下面的命令在vi命令模式被激活 h 光标左移一个字符 l 光标向右移动一个字符 j 光标下移一行 k 移动光标线 一.对整行操作 1.复制光标所在行 yy 2.删除光标所在行 dd 3.选中光标所在行 shift + v 结合j k选取多行 4.复制选中内容 y 5.粘贴选中内容 p(向光标所在行的下一行粘贴) shift + p(向光标所在行的上一行粘贴) 数字 + p 指定粘贴次数 6.剪切选中内容 x 可当退格键使用.删除光标处字符 7.撤销上次操作 u 恢复上次操作 ctrl + r 作…

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Mar 7 09:17:17 2018 @author: admin""" ########################################################kNN cluster#author:niucas#date:2-18-03-07#homePage:http://www.cnblogs.com/PiPifamily/#emai…

本例来源于github项目:https://github.com/jakevdp/sklearn_pycon2015/blob/master/notebooks/04.2-Clustering-KMeans.ipynb 算法说明: K-means算法是一种无监督聚类算法,即在没有标签的数据集中找出同类.k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述.对于给定的一个包含n个d维数据…