TSNE提供了一种有效的数据降维方式,让我们可以在2维或3维的空间中展示聚类结果. # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals from sklearn.manifold import TSNE import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp inputfile = 'data/consumption_data.xls' outputfile = 'tmp/d

资源下载 #本文PDF版下载 C#下实现的基础K-MEANS多维聚类PDF #本文代码下载 基于K-Means的成绩聚类程序 前言 最近由于上C # 课的时候,老师提到了-我们的课程成绩由几个部分组成.分别是「最终作品展示」「小组合作聊天记录评分」「组内成员匿名互评」「报告书评分」这四项综合评价.老师希望我能够通过这四个项目对所有同学进行聚类,然后根据离每簇的中心距离来评价最终的分数.由于我没有接触过这方面的算法,所以就选了实现较为方便并且直观的聚类方法K-MEANS.所以下文中就会对我这次学习

背景: 客户要求在APP打包页面展示二维码.虽然感觉这个功能很鸡肋,但是还是加上吧. 效果展示: 配置: 在上图中,106对应的内容是BuildName,我们可以通过build-name-setter插件来实现自定义配置:二维码和二维码说明是对应的BuildDescription. 安装description setter plugin插件后,在配置页面的Build栏目下,Add build step中会出现Set build description配置项,添加该配置项后就会出现如下配置框. 该

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http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb

1.算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索,看到2016年的一篇论文,虽然不是最新的,但是思路和方法值得学习.论文原文链接 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf,论文有感于t-SNE算法的t-分布,先假设初始化K个聚类中心,然后数据距离中心的距离满足t-分布,可以用下面的公式表示: 其中 i表示第i样本,j表示第j个聚类中心, z表示原始特征分布经过Encoder之后的表征空间.$q_{ij}$可以解释为样本i属于聚类j的概率,属于论

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

转自:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 1.流形学习的概念 流形学习方法(Manifold Learning),简称流形学习,自2000年在著名的科学杂志<Science>被首次提出以来,已成为信息科学领域的研究热点.在理论和应用上,流形学习方法都具有重要的研究意义. 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以

原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征

今天的内容讲讲单细胞文章中经常出现的展示细胞marker的图:tsne/umap图.热图.堆叠小提琴图.气泡图,每个图我都会用两种方法绘制. 使用的数据来自文献:Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma. 去年7月发表在Cell Re

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu

本路线图是从0基础开始,全方位由浅入深,按照多年Linux培训经验和优秀教学方法制定的学习思路和学习方法,路线图包括初级入门.中级进阶.高级提升和资深冲刺四个阶段,每阶段对应着不同优秀的课程和学习方法,所有课程精心打造,内容和深度均借鉴国内外一线厂商的工业标准,授课方式不像大学老师那样照本宣科,以生动诙谐的演讲方式为大家呈现课程内容,把最有价值的东西提炼出来深入讲解和练习. 目标 通过通俗易懂的讲课方式和实战的演练,以及全套顶级的指引方法,着力于培养出业内优秀的运维工程师. 初级入门:Linux

这是一篇发布在Android官方开发者社区博客,15年年初的时候就看到了这篇文章,直到现在才有时间把它翻译下来. 这是一篇如何在Android Wear上面如何正确地展示二维码的文章,里面有许多的经验和教训可以记取,原文地址请点击这里. 原文翻译内容如下 : Android Wear和二维码:使用用户通过快速轨道的方法 争匆匆上火车.进音乐会或者简单地订个咖啡,我们都看到过用户或者我们自己翻找钱包或者移动应用来努力找到正确地登机通道.票据或者会员卡.有了Android Wear和移动应用上的几行

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/cnwutianhao/p/6685804.html 二维码已经成为我们日常生活中的一个不可获取的产物,火车票上,景区门票,超市付款等等都会有二维码的身影. 本文将实现由URL转换成二维码的过程. 先看一下示例图 从示例图中我们可以清晰地看到,URL被转换成了二维码. 下面跟随我来一起实现这个功能. 导入Google提供的开源库 compile 'com.google.zxing:core:3.3.0' 来讲解一下核心的部分:二维码转

原来用了几个生成二维码的插件,总是遇见各种问题……最后索性自己弄一个,这里顺便记录一下. Chrome 插件很开放!!!你只要拿到了crx文件,然后把文件的后缀名改为zip,就可以解压了,最后一切的一切…… 此次学习参考:http://open.chrome.360.cn/extension_dev/overview.html  ,用到的Javascript二维码生成器为 https://github.com/davidshimjs/qrcodejs 1.先看一下,目录结构 最主要的就是上图打开

基础用法 <div id="qrcode"></div> <script type="text/javascript"> new QRCode(document.getElementById("qrcode"), "https://www.gzpblog.com"); </script> 传参用法 <div id="qrcode"></div

composer 链接: https://packagist.org/packages/endroid/qrcode 注意:PHP版本 要求 7.1+ 1. 使用 composer 安装 endroid/qrcode: composer require endroid/qrcode 2 将二维码生成封装为服务 位置: /appliction/common/services/QrcodeService.php 3 QrcodeServer.php 代码如下 <?php /** * 二维码服务 *

js文件下载地址:https://download.csdn.net/download/weixin_38296752/10554485 一.引入qrcode.js文件 <script type="text/javascript" src="imgs/js/qrcode.js"></script> 二.定义用于展示二维码的div  并设置样式 <style type="text/css"> #qrcode{ p

请求获取并展示二维码 <img src="<?php echo U('createCode?zsnumber='.$time.$kcname['id'].$stuInfo['id'].'&stuName='.$stuInfo['stu_name'].'&sfid='.$stuInfo['sfid'].'&kcName='.$kcname['classnew'].'&kcid='.$kcid.'&stuid='.$stuInfo['id'].''

 特点 1.纯CSS实现二维码展示功能,减少加载JS: 2.使用CSS3 transform 属性: ## 第一步 在需要展示二维码的地方添加如下代码,其中<a>标签内容可以根据需要修改成图片等,href=”javascript:”表示<a>标签作为按钮使用,不做跳转,实现url访问拦截. <a class="weixin" href="javascript:"> wechat </a> ## 第二步 在样式表styl

0. 前言 今天这篇文章主要描述二维码的生成与扫描,使用目前流行的Zxing,为什么要讲二维码,因为二维码太普遍了,随便一个Android APP都会有二维码扫描.本篇旨在帮助有需求的同学快速完成二维码生成和扫描的功能. 本篇转载自:http://blog.csdn.net/hai_qing_xu_kong/article/details/51260428   1.    Zxing的使用 从github上下载项目后,可以看到整体代码结构如下: 我们只需将Zxing包下的所有代码copy一份到我