简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法--K-Means算法.K-Means算法是一种无监督的聚类算法.什么叫无监督呢?就是对于训练集的数据,在训练的过程中,并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别.对于K-Means算法来说,他就是通过某一些骚操作,将一堆"相似"的数据聚集在一起然后当作同一个类别.例如下图:最后将数据聚集成了3个类别. K-Means算法中的\(K\)就是代表类别的个数,它可以根据用户的需求进行确定,也可以使用某一些方法进行确定(比如说elbow m

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label

一 题目: 71 BP神经网络的实现: 利用C++语言实现BP神经网络, 并利用BP神经网络解决螨虫分类问题: 蠓虫分类问题:对两种蠓虫(A与B)进行鉴别,依据的资料是触角和翅膀的长度,已知了9支Af和6支Apf 的数据如下:A: (1.24,1.27), (1.36,1.74),(1.38,1.64) , (1.38,1.82) , (1.38,1.90) , (1.40,1.70) , (1.48,1.82) , (1.54,1.82) ,(1.56,2.08).B: (1.14,1.82)

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.

20155206赵飞 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能1,2,3 . 1:LED闪烁实验 一.实验目的  学习GPIO原理  掌握Z32安全模块驱动LED的工作原理 二.实验内容 学习GPIO原理,阅读<ARM cortex-m0权威手册>(详见目录Z32开发指南\3.参考资料),参考Z32HUA_DEMO工程函数库(详见Z32开发指南\2.软件资料),通过设置GPIO0来控制核心板上L2灯的亮灭. 三.预备知识 

<基于Arm实验箱的国密算法应用>课程设计 结题报告 小组成员姓名:20155206赵飞 20155220吴思其 20155234昝昕明 指导教师:娄嘉鹏 设计方案 题目要求:基于Arm实验箱的国密算法应用 三种平台: Z32 ARM32+Linux STM32 内容: SM1, SM2,SM3算法测试 算法应用:混合密码系统 设计方案及可行性分析 运行老师给的范例代码,熟悉开发软件和开发板的使用:收集资料简单了解Z32,ARM的基本概念,然后实现ARM与Ubuntu映射文件.成功编译并运行代

20155200吴思其 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能4,5,6以及SM3加密实验的实现 测试四 GPIO0按键中断实验 实验目的 学习GPIO中断原理 掌握Z32安全模块中断的工作原理 实验过程及结果: 1.打开"Z32开发指南\实验4-GPIO0按键中断"目录的工程文件.编译工程,产生后缀名为.bin的可执行代码. 2.下载程序 将实验箱接入电源,用USB公对公线将实验箱的USB接口连接到电脑的USB接口上,

20155234 昝昕明<基于ARM实验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 个人贡献 参与课设题目讨论及完成全过程: 资料收集: SM1算法及和ARM之间通信 负责串口代码调试: 协调完成小组结题报告: 负责实验箱的管理: 设计中遇到的问题及解决方法 开发板无法ping通主机 在虚拟机VMware里面:选择 edit(编辑) -> Vitual Network Editor(虚拟网络编辑器) ,选中VMnet0,在下面的VMnet Information中,点Bridge to(桥接到)

数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法(一)–K近邻算法 (KNN) 数据挖掘算法(二)–决策树 数据挖掘算法(三)–logistic回归 算法简介 KNN算法的训练样本是多维特征空间向量,其中每个训练样本带有一个类别标签.算法的训练阶段只包含存储的特征向量和训练样本的标签. 在分类阶段,k是一个用户定义的常数.一个没有类别标签的向量(查询或测试点)将被归类为最接近该点的k个样本点中最频繁使用的一类. 一般情况下,将欧氏距离作为距离度量 d=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在

如果你之前没有学习过K最近邻算法,那今天几张图,让你明白什么是K最近邻算法. 先来一张图,请分辨它是什么水果 很多同学不假思索,直接回答:“菠萝”!!! 仔细看看同学们,这是菠萝么?那再看下边这这张图. 这两个水果又是什么呢? 这就是菠萝与凤梨的故事,下边即将用菠萝和凤梨,给大家讲述怎么用一个算法来知道这是个什么水果的过程,也就是什么是K最近邻算法. (给非吃货同学们补充一个生活小常识,菠萝的叶子有刺,凤梨没有.菠萝的凹槽处是黄色的,而凤梨的凹槽处是绿色的,以后千万不要买错哦!!!) 上边这张图

原文链接:https://www.dreamwings.cn/reversi/3013.html 到了考试周了佯,可是偏偏这个时候迎来了很多很多的课程设计,幸好教授把C语言的课程设计提前发出了,不然都在最后几周,加上数据结构的课程设计就没有时间做这个啦~ 刚开始打算做成UWP应用的,可是网上的教程都是C#,并且用C++做的话某些功能和C#不一样,所以就这样拖了好多周,省赛前一点儿也没有开始做,等到省赛结束之后,别人都差不多完成啦!而我才开始准备查找资料-- 然而一周过去了,进度还是0%.噫,1%

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景           “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖

a) 从键盘输入n个数,选择升序还是降序输出 b)创新了日历 c) 添加了射箭游戏 d)还加入了好玩的24点游戏     学生签名:  年  月   日   课程设计(论文)评阅意见 等 级 项    目 课程设计态度评价 出勤情况评价 设计中创新性评价 论文书写规范化评价 综合评定等级 优秀 好 好 6补充 好   良好 好 好 4补充 好   中等 好 好 2补充 好   及格 好 好 无补充 好   不及格 不好 不好 无补充 不好   评阅人  王更生  职称  教 授 2017年  6

#课程设计--博客作业教学数据分析系统(201521123084 李嘉廉) 1.团队课程设计博客链接 博客作业教学数据分析系统 2.个人负责模块或任务说明 數據分析 Kmeans聚類算法實現 多元綫性回歸算法實現 部分前端實現 3.自己的代码提交记录截图 4.自己负责模块或任务详细说明 (1)KMeans聚类 这是我负责的算法实现的一个模块,总结一下,数据聚类是将没有类别参考的数据进行分析,并划分为不同的组,即直接从这些数据中导出类标号.聚类分析本身则是根据数据来发掘数据对象及其关系信息,并将这

本系统为四则运算表达式求值系统,用于带小括号的一定范围内正负数的四则运算标准(中缀)表达式的求值.注意事项:    1.请保证输入的四则表达式的合法性.输入的中缀表达式中只能含有英文符号"+"."-"."*"."/"."(".")"."=".数字"0"到"9"以及小数点".",输入"="表

JAVA课程设计 基于学院网站的搜索引擎 对学院网站用爬虫进行抓取.建索(需要中文分词).排序(可选).搜索.数据摘要高亮.分页显示.Web界面. 一.团队介绍 学号 班级 姓名 简介 201621123049 网络1612 [组长]袁德兴 热衷于网络安全 201621123047 网络1612 陈芳毅 有思想,有担当 ,有能力,需要男朋友可考虑 201621044079 网络1612 韩烨 学习力强,漂亮又可爱,人称韩可爱,组里唯一颜值担当 201621123055 网络1612 刘兵 人称五

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文 背景 CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称.CIKM全称是International Conference on Information and Knowledge Management,属于信息检索和数据挖掘领域的国际著名学术会议,由ACM SIGIR分会(ACM Special Interest Group on Information Retrieval)主办.

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时