import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np X,labels = make_blobs(100,centers=1) from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=1) kmeans.fit(X) f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5)) ax.set…

fftshift 作用:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果.将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift就是对换数据的左右两边比如 x=[1 2 3 4] fftshift(x) ->[3 4 1 2] IFFTSHIFT Inverse FFT shift.(就是fftshift的逆)(IFFTSHIFT undoes t…

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196…

不管是运维还是开发系统的了解下Linux或者系统的温习整理一下Linux知识点无疑是较好的,这篇文章是对RHCSA&RHCE实验进行一个汇总,是我为了做实验方便(并分享给朋友)的一篇文章. 前言 开卷有益 准备考RHCSA(红帽认证系统管理员)RHCE(红帽认证工程师) 想做下Linux实验巩固下实操技能 测试下自己现在Linux的技能掌握度 环境提示 系统版本:Centos7 虚拟环境:文章下方 虚拟环境安装 虚拟环境常用管理命令 整体总结 1.看下第一个实验的例子,其实要是重置密码步骤:第一…

    本系列意在长期连载分享,内容上可能也会有所删改: 因此如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/(暂时公式显示有问题) 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans:论文概述(2) 算法历程 2001年 在Estlick, Mike, et al. "Algorithmic transformations in the implementation of K- means clustering on reconfigu…

本学习笔记参考自吴恩达老师机器学习公开课 聚类算法是一种无监督学习算法.k均值算法是其中应用最为广泛的一种,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组.K均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成K个组,其方法为: 随机选择K个随机的点(称为聚类中心): 对与数据集中的每个数据点,按照距离K个中心点的距离,将其与距离最近的中心点关联起来,与同一中心点关联的所有点聚成一类: 计算每一组的均值,将该组所关联的中心点移动到平均值的位置: 重复执行2-3步,直至中心点不再变化 算法的数学表示…

20155337 <Android程序设计>实验四实验报告 实验一 实验内容 Android Stuidio的安装测试: 参考<Java和Android开发学习指南(第二版)(EPUBIT,Java for Android 2nd)>第二十四章: 安装 Android Stuidio 完成Hello World, 要求修改res目录中的内容,Hello World后要显示自己的学号,提交代码运行截图和码云Git链接,截图没有学号要扣分 学习Android Stuidio调试应用程序…

实验拓扑图: 实验环境: 在VMware workstation搭建虚拟环境,利用网络适配器的Nat和桥接模式模拟内网和外网环境. 实验过程中需要安装的工具包包括:vim unzip lrzsz lsof netstat bind gcc gcc-c++ pcre-devel openssl openssl-devel zlib-devel gd-devel Tomcat WEB1:CentOS 7 192.168.81.51:8079 192.168.81.51:8080 Tomcat WEB…

  动手动脑一:枚举   输出结果: false false true SMALL MEDIUM LARGE 分析和总结用法 枚举类型的使用是借助ENUM这样一个类,这个类是JAVA枚举类型的公共基本类.枚举目的就是要让某个变量的取值只能为若干固定值中的一个. 1.Size s=Size.SMALL; 对s变量进行赋值,只能给已经定义好的常量(即SMALL,MEDIUM,LARGE中的其中一个). 2.System.out.println(s==t); 判断s是否与t相同. 3.System.o…

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它…

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^…

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster…

Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法,会学习到如下概念 聚类(clustering) PCA(Principal Componets Analysis主成分分析),用于加速学习算法,有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用. 一.内容概要 Clustering K-Means Algorithm Optimization Objective Random Initialization Choosing The Number of Clusters…

百度百科释义为 K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.   在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Me…

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中…

算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标.K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心,初始地代表一个簇.该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离赋给最近的簇.当考查完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来.算法过程如下:(1)…

写在前面:之前想分类图像的时候有看过k-means算法,当时一知半解的去使用,不懂原理不懂使用规则...显然最后失败了,然后看了<机器学习>这本书对k-means算法有了理论的认识,现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解. k-means算法原理 注:还是和之前一样,核心都是别人的,我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解.弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了... k-means含义:无监督的聚类算法. 无监督:就是不需要人干预,拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类.…

kmeans算法的原理参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3368118.html 下面学习一下opencv中kmeans函数的使用.      首先我们通过OpenCV中的随机数产生器RNG,生成一些均匀分布的随机点,这些点的位置对应一副图像中的像素位置,然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类,并计算出分类簇的中心点.      随机产生的簇的数量是2到5之间的值,采样点的数量范围是1-1000,一维矩阵centers存放kmeans算法结束…

I. 牛顿迭代法给定一个复杂的非线性函数f(x),希望求它的最小值,我们一般可以这样做,假定它足够光滑,那么它的最小值也就是它的极小值点,满足f′(x0)=0,然后可以转化为求方程f′(x)=0的根了.非线性方程的根我们有个牛顿法,所以 然而,这种做法脱离了几何意义,不能让我们窥探到更多的秘密.我们宁可使用如下的思路:在y=f(x)的x=xn这一点处,我们可以用一条近似的曲线来逼近原函数,如果近似的曲线容易求最小值,那么我们就可以用这个近似的曲线求得的最小值,来近似代替原来曲线的最小值: 显然,…

#导入scipy库,库中已经有实现的kmeans模块,直接使用, #根据六个人的分数分为学霸或者学渣两类 import numpy as np from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten list1=[88,64,96,85] list2=[92,99,95,94] list3=[91,87,99,95] list4=[78,99,97,81] list5=[88,78,98,84] list6=[100,95,100,92] #将数据组成数组 d…

Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一,它是一种无监督学习算法,小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”,所以对聚类算法有比较深刻的理解,于是决定开一个专题来写聚类算法,希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助.聚类可以作为一个单独的任务,用于寻找数据内在分布结构,也经常作为其他学习任务的前驱过程,应用十分广泛.今天,小编就带你探索聚类算法的奥秘,并介绍第一个聚类算法Kmeans. Q:什么是聚类? A:聚类是按照某一种特定的…

实现文档聚类的总体思想: 将每个文档的关键词提取,形成一个关键词集合N: 将每个文档向量化,可以参看计算余弦相似度那一章: 给定K个聚类中心,使用Kmeans算法处理向量: 分析每个聚类中心的相关文档,可以得出最大的类或者最小的类等: 将已经分好词的文档提取关键词,统计词频: # 计算每个文档的关键词和词频 # 关键词统计和词频统计,以列表形式返回 def Count(resfile): t = {} infile = open(resfile, 'r', encoding='utf-8') i…

聚类的定义: 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,它是无监督学习. 聚类的基本思想: 给定一个有N个对象的数据集,构造数据的k个簇,k≤n.满足下列条件: 1. 每一个簇至少包含一个对象 2. 每一个对象属于且仅属于一个簇 3. 将满足上述条件的k个簇称作一个合理划分基本思想:对于给定的类别数目k,首先给出初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好. k-Means算法…

摘要 超文本传输协议(HTTP)是一种为分布式,合作式,多媒体信息系统服务,面向应用层的协议.它是一种通用的,不分状态(stateless)的协议,除了诸如名称服务和分布对象管理系统之类的超文本用途外,还可以通过扩展它的请求方式,错误代码和报头来完成许多任务.HTTP的一个特点是数据表示方式的典型性和可协商性允许独立于传输数据而建立系统.在1990年WWW全球信息刚刚起步的时候HTTP就得到了应用.HTTP的第一个版本叫做HTTP/0.9,是一种为互联网原始数据传输服务的简单协议.由RFC 19…

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…

目录 0. 前言 1. 配置模板 1.1 创建各类 'Feature' 模板: 1.1.1 添加波特率模板 1.1.2 添加 'VPN0' 模板 1.1.3 添加 'VPN10' 模板 1.1.4 添加 'VPN512' 模板 1.1.5 添加 'VPN Interface 模板 1.1.6 查看已创建的模板 1.1.7 创建设备模板 2. 应用模板 2.1 创建设备模板 2.2 推送模板 0. 前言 大家先回顾下上一篇文章<SD-WAN 控制器安装与初始化(一)>的知识点,咱们再总结如下:…

Just a JokeTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total Submission(s): 288    Accepted Submission(s): 111 Problem Description Here is just a joke, and do not take it too seriously. Guizeyanhua is the pre…

函数原型: void glLoadIdentity(void) 函数说明: OpenGL为我们提供了一个非常简单的恢复初始坐标系的手段,那就是调用glLoadIdentity()命令.该命令是一个无参的无值函数,其功能是用一个4×4的单位矩阵来替换当前矩阵,实际上就是对当前矩阵进行初始化.也就是说,无论以前进行了多少次矩阵变换,在该命令执行后,当前矩阵均恢复成一个单位矩阵,即相当于没有进行任何矩阵变换状态. 单位矩阵就是对角线上都是1,其余元素皆为0的矩阵. 当您调用glLoadIdentity…

中国的城市xml格式:cities.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <china> <province name="北京"> <city>东城区</city> <city>西城区</city> <city>崇文区</city> <city>宣武区</city> &…

本节是OpenGL学习的第九个课时,下面将详细介绍OpenGL的多种3D变换和如何操作矩阵堆栈.     (1)3D变换: OpenGL中绘制3D世界的空间变换包括:模型变换.视图变换.投影变换和视口变换. 现实世界是一个3维空间,如果我们要观察一个物体,我们可以: .从不同的位置去观察它.(视图变换) .移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) .如果把物体画下来,我们可以选择:是否需要一种“近大远小”的透视效果.另外,我们可能只希望看到物体的一…