K-MEANS算法 聚类概念: 1.无监督问题:我们手里没有标签 2.聚类:相似的东西分到一组 3.难点:如何评估,如何调参 4.要得到簇的个数,需要指定K值 5.质心:均值,即向量各维取平均即可 6.距离的度量:常用欧几里得距离和余弦相似度 7.优化目标:min$$ min \sum_{i=0}^k \sum_{C_j=0} dist(c_i,x)^2$$ 工作流程: (a)读入数据 (b)随机初始化两个点 (c)计算每个点到质心的距离,离那个质心距离近,就暂时归为那类 (d)重新计算评估指标

/**  *  计算上次日期距离现在多久  *  *  @param lastTime    上次日期(需要和格式对应)  *  @param format1     上次日期格式  *  @param currentTime 最近日期(需要和格式对应)  *  @param format2     最近日期格式  *  *  @return xx分钟前.xx小时前.xx天前  */ + (NSString *)timeIntervalFromLastTime:(NSString *)lastT

题目为计算两点之间距离. 面向过程的思维方式,两点的横坐标之差,纵坐标之差,平方求和,再开跟,得到两点之间距离. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Classes_2_point_distance { class Program { static void Main(string[

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea

string dateDiff = null; DateTime DateTime1 = DateTime.Now; //第二天的0点00分00秒 DateTime DateTime2 = DateTime.Now.AddDays().Date; TimeSpan ts1 = new TimeSpan(DateTime1.Ticks); TimeSpan ts2 = new TimeSpan(DateTime2.Ticks); //时间比较,得出差值 TimeSpan ts = ts1.Subt

1.计算指定时间距今多久 var date1=new Date('2017/02/08 17:00'); //开始时间 var date2=new Date(); //当前时间 var date3=date2.getTime()-date1.getTime() //时间差的毫秒数 //计算出相差天数 var days=Math.floor(date3/(24*3600*1000)) //计算出小时数 var leave1=date3%(24*3600*1000) //计算天数后剩余的毫秒数 va

用 js 画工作日历的时候,需要用 js 计算指定月份一共有多少天 在网上找了些方法,都比较繁琐,后来灵机一动,想到一个偷懒的办法,分享一下 一.原理分析 要想得到某月有多少天,只需要获取到当月最后一天的日期就行了 围绕这一思路,灵活调用 setMonth(),getMonth(),setDate(),getDate(),计算出所需日期 二.代码实现 function getMonthLength(date) { let d = new Date(date) // 将日期设置为下月一号 d.se

/// <summary> /// 计算指定文件的MD5值 /// </summary> /// <param name="fileName">指定文件的完全限定名称</param> /// <returns>返回值的字符串形式</returns> public static String ComputeMD5(String fileName) { var hashMD5 = String.Empty; //检查文

/** * @Desc 根据经纬度坐标计算两点的距离算法<br> * @Author yangzhenlong <br> * @Data 2018/5/9 18:38 */ public class LocationUtils { private static final Double PI = Math.PI; private static final Double PK = 180 / PI; /** * @Description: 根据经纬度计算两点之间的距离 * * @pa

1. 什么是TF-IDF tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术.tf-idf是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. 2. 如何用sklearn计算TF-IDF? 2.1 语料集 本文所用语料集为人机对话系统中的短文本语料,corpus列表中的每个元素

import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class MapDistance { private static double EARTH_RADIUS = 6378.137; private static double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; } /** * 根据两个位置的经纬度,来计算两地的距离(单位为KM) * 参数为String类型 * @param lat1

.net 计算当前时间距离今晚00:00:00还有多少分多少秒 string dateDiff = null;//获取当前时间 DateTime DateTime1 = DateTime.Now; //第二天的0点00分00秒 DateTime DateTime2 = DateTime.Now.AddDays().Date;//把2个时间转成TimeSpan,方便计算 TimeSpan ts1 = new TimeSpan(DateTime1.Ticks); TimeSpan ts2 = new

使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好. 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦. Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删除.替换.如 例如将eeba转变成abac: ① eba(删除第一个e) ② aba(将剩下的e替换成a) ③ abac(在末尾插

-- 计算指定日期本周的第一天和最后一天 select day ,dayofweek(day) as dw1 ,date_add( - dayofweek(day)) as Su_s -- 周日_start ,date_add( - dayofweek(day)) as Sa_e -- 周六_end , end as dw2 ,date_add( end) as Mo_s -- 周一_start ,date_add( end) as Su_e -- 周日_end from ( select '2

object-c计算指定时间与当前的时间差 头文件(.h): #import <Foundation/Foundation.h> @interface LuDate : NSDate +(NSString *) compareCurrentTime:(NSString*) strDate; @end .m文件: /** * 计算指定时间与当前的时间差 * @param compareDate 某一指定时间 * @return 多少(秒or分or天or月or年)+前 (比如,3天前.10分钟前)

php实现 计算字符串的距离 一.总结 一句话总结:解决dp问题最好的方法是什么:分析出状态后 实例+画表. 1.解决dp问题最好的方法是什么? 分析出状态后 实例+画表 2.画图的好处? 画出来表之后编程也好编,不容易出错,因为有了参照,可以照着参照来编写代码 二.计算字符串的距离 题目描述 Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.编辑距离的算法是首先由

Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

请自行到百度地图官网申请您的ak <!--前端获取手机经纬度的代码--> <!--<!DOCTYPE html>--> <!--<html lang="en">--> <!----> <!--<head>--> <!-- <meta charset="UTF-8">--> <!-- <title>text</title>

有一个文本文件,里面某行某列为数字,那么如何用shell计算指定行(列)的和,方法如下 计算指定行的和: awk 'NR==3{for(i=1;i<=NF;i++)sum=sum+$i;}END{print sum}' 计算指定列的和: awk '{sum+=$1}END{print sum}

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究