肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl
% matlab script to test efficiency of % Euler's method, classical Runge-Kutta, and ode45 % on Arenstorf orbit problem close all clear all % these are variables we would like the right-hand function to "see" % without actually passing them as arg
定义函数 function y=f(x) y=f(x).%函数f(x)的表达式 end function z=h(x) z=h(x).%函数h(x)的表达式 end 主程序 x=X;%迭代初值 i=0;%迭代次数计算 while i<= 100%迭代次数 x0=X-f(X)/h(X);%牛顿迭代格式 if abs(x0-X)>0.01:%收敛推断 X=x0; else break end i=i+1; end fprintf('\n%s%.4f\t%s%d','X='.X.'i='.i) %产
在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end
计算14通道得脑电数据吗,将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end xlswrite('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\样本熵\样本熵.xlsx',b,'Sheet1','J');%数据写入A列 调用的SampEn函数 function SampEnVal = SampEn(da