31省市居民家庭消费水平-city聚类

2024-08-23

聚类-31省市居民家庭消费水平-city

===分三类的===== ======分四类的======== 直接写文件名,那么你的那个txt文件应该是和py文件在同一个路径的 ============code=========== import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansdef loadData(filePath): fr = open(filePath,'r+') lines = fr.readlines() retData = [] retCity

<第一周> city中国城市聚类 testdata学生上网聚类例子

中国城市聚类 # -*- coding: utf-8 -*- kmeans算法 """ Created on Thu May 18 22:55:45 2017 @author: sfzyk """ import numpy as np #import sklearn as skl from sklearn.cluster import KMeans import os os.chdir(r"D:\mechine_learning\moo

量化投资学习笔记27——《Python机器学习应用》课程笔记01

北京理工大学在线课程: http://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 机器学习分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习深度学习 Scikit-learn算法分类 sklearn自带的标准数据集 sklearn的六大任务:分类.回归.聚类.降维.模型选择.数据预处理. 一.无监督学习:数据没有标签.最常用的是聚类和降维. 聚类:根据数据的相似性将数据分为多类的过程.使用样本的"距离"来估算样本的相似性,不同的距离计算方法有不同的

4.无监督学习--K-means聚类

K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低.主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心. 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇. 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心. 4.重复2.3直到聚类中心不再发生改变. 举例:对于A.B.C.D.E这5个点,我们先随机选择两个点作为簇中心点,标记为红色和黄色,对于第一次聚类结果,我们分别计算所有的

Python机器学习--聚类

K-means聚类算法测试: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 31 10:59:20 2017 @author: Administrator """ ''' 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据,这八个变量分别是:食品. 衣着. 家庭设备用品及服务. 医疗保健. 交通和通讯. 娱乐教育文化服务. 居住以及杂项商品和服务. 利用已有数据

R语言简单实现聚类分析计算与分析（基于系统聚类法）

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance

聚类算法：ISODATA算法

1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活: –从算法角度看, ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的: –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类. 2. ISODATA算法基本步骤和思路 (1) 选择某些初始值.可选不同的参数指标,也可在迭代过程中人为修改,以将N个模式样本按指标分配到各个聚类中心中去. (2)

ajax省市线三级联动

mysql 省市联动sql 语句

/*MySQL Data TransferSource Host: localhostSource Database: virgoTarget Host: localhostTarget Database: virgoDate: 2015/1/20 17:08:05*/ SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ------------------------------ Table structure for province-- ------------------------

Ajax省市地区下拉列表三级联动

SQL数据库表 --创建Province表 CREATE TABLE [dbo].[Province]( [Id] [int] NULL, [Name] [varchar](50) NULL, [orderid] [int] NULL ) --插入数据 insert into Province values('1','北京','0') insert into Province values('2','天津','0') insert into Province values('3','河北','0

聚类算法之k-均值聚类

k-均值聚类算法优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢适用数据类型:数值型数据其工作流程:首先,随机确定k个初始点作为质心,然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,具体来讲,为每个点找距离其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇.完成之后,每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值.

2018房地产沉思录 z

在中国,房价问题几乎有一个铁律:越调控越暴涨. 刚刚进入5月,全国各地发布的调控政策数量就已经超过了115个.仅4月份,全国各种房地产调控政策合计多达33次,25个城市与部门发布调控政策,其中海南.北京.杭州等城市发布了多次房地产相关新政策. 为何要如此恐慌式的密集调控呢?因为一个残酷的现实:我们正在用全世界绝无仅有的方式来对抗经济规律. 这样对抗的后果是显而易见的:一旦失败,房地产的崩溃将直接导致中国泡沫经济的崩溃:一旦成功,全人类的经济学教材都将重新改写,包括<资本论>. 一个无法回避的问

数据视化Echarts+百度地图API实现市县区级下钻

开始这两天公司有个页面需要做数据可视化的展示,数据视化采用的是Echarts+百度地图API做展示,需要用到县级区级下钻的一个联动效果发现网上关于Echarts做到县区级下钻的资料很少,有的话也不是很详细,对于刚接触Echarts的让人来说可能有些搞不明白,在这里我把Echarts下钻开发过程中总结的知识分享给大家,也能使自己加深印象,当然啦,对于一些在软件行业折腾了几年的老油条来说,这些都是一些非常基础的东西.但是还是希望能帮助到那些刚接触Echarts遇到类似问题需要帮助的人.如果哪里写的

xml简单介绍及libmxml编程

今天我们来简单介绍一下,关于xml的一些内容,包括自己编写一些程序进行生成和解析. 首先我们我们还是从xml的演化历史来了解一下它吧. 历史演化 GML: 在20世纪60年代为了促进数据交换和操作,通过IBM公司研究人员的杰出工作,得出了重要的结论:要提高系统的移植性,必须采用一种通用的文档格式,这种文档的格式必须遵守特定的规则.这也就是创建通用标记语言(外语全称:Generalized Markup Language.外语缩写:GML)的指导原则,从人们所产生的将文件结构化为标准的格式的动机出

java dom4j解析xml实例(2)

java利用dom4j解析xml 需要的jar包: dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/ 下载dom4j-1.6.1.zip 解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要加入包jaxen-1.1-beta-7.jar(如果不导入这个架包程序可以执行出结果,但最后会报异常) 将相关jar包引入后,实际解析操作如下: 1.要解析的xml文件province.xml: <china dn="d

基于jQuery的AJAX实现三级联动菜单

最近学习jQuery,所以就写了一个关于中国省市县/区的三级联动菜单,权当相互学习,相互促进,特此记录. 下面是嵌套js的html文件: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>三级联动菜单</title> <style type="text/css"> h2 {

Nginx HTTPS功能部署实践

本文出处:http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/1889346 30.1 文档目的本文目的提高自己文档的写作能力及排版能力,加强上课所讲的内容得以锻炼也方便自己以后查阅特写此文档. 30.2 文档内容本章内容包括:单向和双向认证的概念.openssl的介绍.Nginx单向ssl的配置前提.使用openssl制作证书(单向认证与双向认证). 30.3 单向认证与双向认证的概念 30.3.1 什么是单向认证单项认证就是比如你有个密码用户名然后和服务器上的用户

C#中使用SQLite数据库简介（下）

[SQLite管理工具简介] 推荐以下2款: Navicat for SQLite:功能非常强大,几乎包含了数据库管理工具的所有必需功能,操作简单,容易上手.唯一的缺点是不能打开由System.Data.SQLite.dll加密过的数据库. Database.Net:台湾人用.net开发的全能数据库管理工具,可以管理多种数据库,包括MSSQL.MYSQL.IBM DB2.Oracle.Access.Excel.OleDb.Odbc等十多种数据库(或数据接口),功能没有Navicat那么多,只包含

省市区json数据

window.LocalList = [ { region:{ name:'北京市', code:'11', state:[ { name:'北京', code:'01', city:[ {name:'东城区',code:'01'}, {name:'西城区',code:'02'}, {name:'崇文区',code:'03'}, {name:'宣武区',code:'04'}, {name:'朝阳区',code:'05'}, {name:'丰台区',code:'06'}, {name:'石景山区'

Dev Express Report 学习总结（二）关于如何使用Grouping分组

对于所有的报表工具来说,基本上所有Grouping功能的都很相似.正如前面说到的,Group处于Page Header和Page Footer之间,同时又将Detail包括与其中. 下面还是通过一个例子来进行说明.这个例子的主要功能是显示山西和四川两省的居民平均消费水平,主要从食品,服装,医疗及旅行这四方面来进行分组并按省进行小计及最后总的合计.此外,当前这个例子主要通过class进行数据源的的绑定,其具体的操作步骤如下所示: 1. 创建新的报表解决方案,同时创建三个项目,一个为Class Li

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