GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V

无论是火电还是核电,将能量转化为电能的方式主要还是烧开水,即加热水产生高压蒸汽驱动汽轮机做功再发电.在进行热力循环分析.流动传热计算时,需获得水和水蒸汽的物性参数.网上主流的水蒸汽物性计算程序是上海成套所的杨宇教授开发的,有Fortran.C.C#.VB等多个语言版本,还有桌面版本,被本专业学生和研究人员广泛使用.可以说杨教授为同行的便利做了很大贡献,本想贴一下他的个人博客的,但发现他的博客链接挂了. 最近打算使用混合编程,写个Python版本的水蒸汽物性计算的接口程序,搞个在线查询的web,然

用于科学计算的 Python 发行版: 1.Anaconda  https://www.continuum.io/    公司continuum.  有商业版本. Anaconda is the leading open data science platform powered by Python. The open source version of Anaconda is a high performance distribution of Python and R and include

2619: B 友元类-计算两点间距离 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 469  解决: 252 题目描述 类Distance定义为类Point的友元类来实现计算两点之间距离的功能. Point类中有两个私有数据成员X和Y来表示点的两个坐标(横坐标和纵坐标), 成员函数需要自己定义. 主程序输入两个Point点的坐标,计算两个点之间的距离. 类Distance的声明如下: class Distance { public: float Dis(Point & p,Poi

以下为GMM聚类程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv('Fremont.csv',index_col='Date',parse_dates=True) print(data.head()) data.plot() plt.show() data.resample('w').sum().plot()#以周为时间统计 data.resample('D').s

[背景] Python易用,但包管理和Python不同版本的问题比较头疼,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便直接使用 [概述] Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anacond

栈应用之 后缀表达式计算 (python 版) 后缀表达式特别适合计算机处理 1.  中缀表达式.前缀表达式.后缀表达式区别  中缀表达式:(3 - 5) * (6 + 17 * 4) / 3 17 * 4 + 6 前缀表达式:/ * - 3 5 + 6 * 17 4 3 * 17 4 + 6 后缀表达式:3 5 - 6 17 4 * + * 3 / 17 4 * 6 + 2. 算法核心 假定 st 是一个栈 (栈的特点:后进先出 LIFO) 比如 [3 / 5] 即 [3 5 / ]: 3 先

类可以截获Python运算符 现在,让我们来看类和模块的第三个主要差别: 运算符重载.简而言之,运算符重载就是让用类写成的对象,可截获并响应用在内置类型上的运算:加法.切片.打印和点号运算等.这只是自动分发机制:表达式和其他内置运算流程要经过类的实现来控制.这里也和模块没有什么相似之处:’模块可以实现函数调用,而不是表达式的行为. 虽然我们可以把所有类行为实现为方法函数,运算符重载则让对象和Python的对象模型更紧密地结合起来.此外,因为运算符重载,．让我们自己的对象行为就像内置对象那样,这可

通过元类创建一个Python类 最开始学pytohn的时候我们这样定义类 class ClassName: pass 当熟悉了元类的概念之后我们还可以这样创建 ClassName = type("ClassName",(),{}) 当有父类的时候 class ClassName(object): pass 等价于 ClassName = type("ClassName",(ojbect),{}) 当需要初始化值得时候 class ClassName: self.nu

对于记录的数据,如何用 Python 进行分析.或图形化呢? 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析.与图形化. 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版,下载地址: 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anacond

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类

不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类,都得事先确定聚类簇的个数,而且肘部法则也并不是万能的,总会遇到难以抉择的情况,而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数,下面简要介绍一下其算法流程: 1.随机确定样本空间内一个半径确定的高维球及其球心: 2.求该高维球内质心,并将高维球的球心移动至该质心处: 3.重复2,直到高维球内的密度随着继续的球心滑动变化低于设定的阈值,算法结束 具体的原理可以参考下面的地址,笔者读完觉得说的比较明了易懂: http://blo

package dx; public class Car { //构造类 public Car() { System.out.println("Car的构造类"); } //构造类重用,初始化空车重量 public Car(double KongChe) { kongche = KongChe; } //成员变量 double kongche; //成员方法,计算货物重量 public double shizhong(double manzai) { return manzai - k

我的一个朋友问我,怎么在c#或vb.net中,计算一个字符串中查找另一个字符串中出现的次数,他说在网上打了好多方法,我看了一下,有的是用replace的方法去实现,这种方法不是太好,占资源太大了.其实如果用正则表达式Regex类,去计算一个字符串出现的次数方法最为简单实用. using System.Text;using System.Text.RegularExpressions; string str2 = TextBox1.Text;string str1 = Label1.Text; R

在研究类的时候,难免会有很多疑问,C论坛和博客园高手如云(不知道是不是也美女如云), 搜到了这篇博文,是介绍Python的类变量和实例变量的 ! 刚好在下对self.***这种形式的实例变 量不是很理解,就拿来与诸君共享! C博客的大伽: http://blog.csdn.net/xxkkff/article/details/4396895 上一篇[类不类一]: http://www.cnblogs.com/Ruby517/p/5709558.html 一般的类定义是写成这种形式 class <

下面是几个城市的GDP等信息,根据这些信息,写一个SOM网络,使之对下面城市进行聚类.并且,将结果画在一个二维平面上. //表1中,X.为人均GDP(元):X2为工业总产值(亿元):X.为社会消费品零售总额(亿元):x.为批发零售贸易总额(亿元):x.为地区货运总量(万吨),表1中数据来自2002年城市统计年鉴. //城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1494.83 3055.63 30500 青岛 29682 1212.02 182.80 598.06 29

1.程序入口,让main显现出来: print(__name__)#__name___是模块中的隐藏字段,当前模块运行的函数名 if __name__ == __main__ __main__() #定义程序入口:Python中main函数默认是隐藏的,main函数在当前运行的模块下,定义程序入口就是让main函数显 #现出来 def main(): ....... 2.面向对象和面向过程: 面向对象:使用对象完成任务,不需要在意过程: 3.什么是类:一个类型,定义class来表示一个类型的信息

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

A:西米喜欢健身 B:超超不爱健身,喜欢打游戏 step1:分词 A:西米/喜欢/健身 B:超超/不/喜欢/健身,喜欢/打/游戏 step2:列出两个句子的并集 西米/喜欢/健身/超超/不/打/游戏 step3:计算词频向量 A:[1,1,1,0,0,0,0] B:[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大,证明夹角越小,两个向量越相似. step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(wo