The pragmatic programmers 一直在工作之余读些书,之前主要是纯英文版的计算机相关的算法,编译器,数学等,想通过读这些书来提高自己每日工作效能,结果收效甚微.一是,因为纯英文的书,阅读的慢,第二,也是最重要的一点,发现掌握的很慢,思前想后感觉可能是和工作的内容距离较远,两者不能互相辅助,第三,不能直接的回馈工作本身. 索性就换一换类型,最先入手的,是<agile software development-principles, patterns, and practices…

聚类广泛用于数据分析.去年研究了一下R语言聚类树的绘图原理.以芯片分析为例,我们来给一些样品做聚类分析.聚类的方法有很多种,我们选择Pearson距离.ward方法. 选择的样品有: "GSM658287.CEL", "GSM658288.CEL", "GSM658289.CEL", "GSM658290.CEL", "GSM658291.CEL", "GSM658292.CEL", &…

传统的家用电器.手机行业在2018年给电子变压器领域产生重要的冲击性,现如今,智能医疗领域日渐增加,正好是R型医疗变压器行业转型的突破口. 近些年,在我国医疗器械领域因为一个新的科技进步和工程设计持续运用而慢慢发展,得到国家新政策的全力支持,加上在我国社会老龄化水平慢慢加重,平均诊疗消费支出持续提升等要素的影响下,我国医疗器械领域发展慢慢加速. 2017年,我国各种医疗卫生机构总数为98.66万家,这里面的医院总数为31056家,基层医疗机构为933024家,技术专业公共卫生服务组织为19896…

将相似的属性聚合在一起 clc, clear; % a = load('E:\a-建模\<数学建模算法与应用>课件资源\数学建模算法与应用\程序及数据\10第10章\gj.txt'); a = xlsread('E:\a-建模\第六轮\结果\附件2.汽泵前置泵部分监测数据.xls', 2,'J3:P3602'); % a = xlsread('E:\a-建模\第六轮\结果\附件3.汽轮机本体部分监测数据.xlsx', 2,'A17:X5937'); % a = xlsread('E:\a-建模…

主要4中软件包 stas:主要包含基本统计函数. cluster:用于聚类分析. fpc:含聚类算法函数(固定聚类.线性回归聚类等). mclust:处理高斯分布混合模型,通过EM算法实现聚类.分类及密度估计等. kmeans()函数用法: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c("Hartigan-Wong","Lloyd","For-gy","MacQueen")…

一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养标准的27类鱼,禽,肉的相同点和不同点是什么 2.是否有一种办法把这些食物分成若干各类 1.1计算距离 data(nutrient,package = 'flexclust') head(n…

上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类(又称层次聚类)算法,通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较,显然这些权威的快捷方法更为高效,那么本篇就系统地介绍一下Python与R各自的系统聚类算法: Python cluster是Scipy中专门用来做聚类的包,其中包括cluster.vq矢量量化包,里面封装了k-means方法,还包括cluster.hierarchy,里面封装了层次聚类和凝聚聚类的方法,本文只介绍后者中的层级聚类方法,即系统聚类方法,先从一个简单的小例…

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次…

0. 多元分析之聚类分析. 聚类分析是一种定量方法,从数据的角度,对样本或指标进行分类,进而进行更好的分析. 分为Q型聚类和R型聚类. 1. Q型聚类分析是对样本进行分类.有若干样本,我们把这些样本分成几类,每一类中的样本之间是“相似”的. 1)样本的相似性度量 样本之间的距离来描述样本之间的相似性. 常用的有绝对值距离.欧氏距离.使用欧氏距离必须标准化处理,但避免不了变量的多重相关性. 解决:使用马氏距离( Mahalanobis). 式子中,x.y是来自总体Z两个样本(向量).∑是Z的协方差…

聚类分析(层次聚类分析(Q型聚类和R型聚类).快速聚类分析) 聚类分析的实质:是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类.这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别. 聚类分析的特点:聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类. 1.层次聚类分析 定义:层次聚类分析是根据观察值或变量之间的亲疏程度,将最相似的对象结合在 一起,以逐次聚合的方…

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…

#聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法,这一类方法的共同特点是:#事先不知道类别的个数与结构 据以进行分类的数据是对象之间的相似性 或差异性数据#将这些相似(相异)性数据看成是对象之间的距离远近的一种度量 将距离近的对象#归入一类 不同类之间的对象距离较远#聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析(指的是对样本进行聚类) 和R型聚类分析(指的是对变量进行聚类) #距离和相似系数#聚类分析是研究对样本或变量的聚类 变量可以分为两类1定量变量 通常指的是连续量#2 定性变量(有序变量+名…

https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4714870.html 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…

总算解决一大心头之患了,比想象中容易,通宵两夜,刷完了十个实验,这个实验就是最后的了.感慨颇多.特地写篇总结. 想做一件事,就立马去做把.你会发现没那么困难,往往最大的困难,是心里的困难. 培养了HDL(Hardware Description Language)思维,并行,串行混合.它先是一个电路,再才是一个程序,电路为主,程序为辅,用RTL的思维去思考. 这个实验也不怎么难,就是一个大的模拟题,当年ACM给我良好的代码功底受益颇多. 能硬件级别揣摩CPU的一点点运行方式,但是还有很多疑问,需…

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太…

K-Means简介 步,直到每个簇的中心基本不再变化: 6)将结果输出. K-Means的说明 如图所示,数据样本用圆点表示,每个簇的中心点用叉叉表示:       (a)刚开始时是原始数据,杂乱无章,没有label,看起来都一样,都是绿色的.       (b)假设数据集可以分为两类,令K=2,随机在坐标上选两个点,作为两个类的中心点.       (c-f)演示了聚类的两种迭代:           先划分,把每个数据样本划分到最近的中心点那一簇:           划分完后,更新每个簇的…

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,…

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了…

程序员的思维修炼:摘抄:考虑到社会中各个相关团体的复杂交互影响和社会的持续变化,在我看来当前最重要的两项技能就是: ▪沟通能力: ▪学习和思考能力.软件行业正在逐步提高沟通能力.特别是敏捷方法(见注解栏),强调了团队成员之间.最终客户和开发团队之间的沟通交流. 程序员需要不断地学习——不仅仅是学习新技术,还包括应用的问题域.用户社区的奇思妙想.同事的古怪习惯.行业的八卦新闻和项目演进的重要特征,我们必须学习学习再学习,持续不断地学习,然后把学习成果应用到解决日常遇到的一切新旧问题上. 专家精通者…

<程序员的思维修炼:开发认知潜能的九堂课>[PDF]下载链接: https://u253469.ctfile.com/fs/253469-231196325 内容简介 运用一门程序设计语言编程对大多数普通程序员来说是"小菜一碟",那么如何更上层楼成为一名专家级的软件开发者呢?本书给出了答案--优秀的学习能力和思考能力.作者从软件开发领域的角度,阐述了每一名程序员提升"内力"所需要的各种软性知识:从新手到专家的5个层次.人类大脑的运行机制.直觉和理性的利与…

大三上学期开展了数字系统设计的课程,下学期便要求自己写一个单周期CPU和一个多周期CPU,既然要学,就记录一下学习的过程. CPU--中央处理器,顾名思义,是计算机中最重要的一部分,功能就是周而复始地执行指令.其实开始做这部分之前,想到CPU就觉得很麻烦,毕竟时计算机内部最重要的东西,但其实刨开来细看,也就慢慢地接受了,当然我现在也不能说是了如指掌,说简单,毕竟自己还处于学习阶段,甚至可能还没有入门.慢慢来吧,先从简单的开始,一步一个脚印,总能写成的.今天先写在具体写代码之前的思路和设计方案.…

1. 指令系统基本概念 指令集:一台机器所有指令的集合.系列机(同一公司不同时期生产):兼容机(不同公司生产) 指令字长:指令中包含的二进制位数,有等长指令.变长指令. 指令分类 根据层次结构:高级.汇编.机器.微指令 根据地址码字段个数:零.一.二.三地址指令 根据操作数物理位置 存储器-存储器(SS) 寄存器-寄存器(RR) 寄存器-存储器(RS) 根据指令功能:传送.算术运算.位运算.控制转移 指令格式:操作码+数据源+寻址方式 2. 寻址方式 指令寻址方式:顺序寻址,跳跃寻址 操作数寻址…

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…

四.关联规则 Apriori算法代码(被调函数部分没怎么看懂) from __future__ import print_function import pandas as pd #自定义连接函数,用于实现L_{k-1}到C_k的连接 def connect_string(x, ms): x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x)) l = len(x[0]) r = [] for i in range(len(x)): for j in rang…

一.分类和回归 回归分析研究的范围大致如下: 1.逻辑回归 #逻辑回归 自动建模 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 data = pd.read_excel('data/bankloan.xls') x = data.iloc…

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as mp def get_data_zs(inputfile): data = pd.read_excel(inputfile, index_col='Id', encoding='gb18030') data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std()…

Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据预处理 我们总能够从这些方法中挑选出一个适合于自己问题的, 然后解决自己的问题. 安装 Scikit-learn (…

MIPS有三种指令格式: R型 6 5 5 5 5 6 op rs rt rd shamt funct 功能:寄存器-寄存器ALU操作 (算术运算,逻辑运算) I型 6 5 5 16 op rs rt 立即数操作 功能:条件分支,跳转 J型 6 26 op 跳转地址 功能:跳转 MIPS常用指令集 lb / lh / lw :      从存储器中读取一个byte/half word/word的数据到寄存器中. sb/sh/sw:        把一个byte/half word/word的数据…

1.MIPS寻址方式 MIPS架构的寻址模式有寄存器寻址.立即数寻址.寄存器相对寻址和PC相对寻址4种,其中寄存器相对寻址.PC相对寻址介绍如下: 1.1.寄存器相对寻址 这种寻址模式主要被加载/存储指令使用,其对一个16位的立即数进行符号扩展,然后与指定通用寄存器的值相加,从而得到有效地址. 通用寄存器GRP   +   16位立即数做符号扩展      =       有效地址 1.2.PC相对寻址 这种寻址模式主要被转移指令使用.在转移指令中有一个16位的立即数,将其左移2位并进行符号扩展…

写在前面:本博客内容为本人老师原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:http://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/9291767.html 1.指令集设计: CPU的指令类型根据其操作的不同,可以分为下面七类. (1)计算类指令(Computational) 计算类指令用于执行算术操作,乘/除,逻辑操作和对寄存器进行移位操作.这些指令有…