notebook中咋聚类咋选K

  • 2024-11-04

【Python机器学习实战】聚类算法（1）——K-Means聚类

实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法. K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位. 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理. 过去在有监督学习中,我们(让机器)通过X去预测Y,而到了无监督学习中,我们(让机器)只

hdu6003 Problem Buyer 贪心 给定n个区间，以及m个数，求从n个区间中任意选k个区间，满足m个数都能在k个区间中找到一个包含它的区间，如果一个区间包含了x，那么 该区间不能再去包含另一个数，即k>=m。求最小的k。如果不存在这样的k，输出“IMPOSSIBLE!”。

/** 题目:hdu6003 Problem Buyer 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6003 题意:给定n个区间,以及m个数,求从n个区间中任意选k个区间,满足m个数都能在k个区间中找到一个包含它的区间,如果一个区间包含了x,那么 该区间不能再去包含另一个数,即k>=m.求最小的k.如果不存在这样的k,输出“IMPOSSIBLE!”. 思路:贪心; 对n个区间,先左端点进行由小到大排序,然后右端点由大到小.对m个数由小到大排序. 对

R语言中聚类确定最佳K值之Calinsky criterion

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

MLlib 中的聚类和分类

聚类和分类是机器学习中两个常用的算法,聚类将数据分开为不同的集合,分类对新数据进行类别预测,下面将就两类算法进行介绍. 1. 聚类和分类(1)什么是聚类 聚类( Clustering)指将数据对象分组成为多个类或者簇( Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.其实,聚类在人们日常生活中是一种常见行为,即所谓的“物以类聚,人以群分”,其核心思想在于分组,人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人.(2)什么是分类 数据仓库.数据库或者其

机器学习理论与实战（十）K均值聚类和二分K均值聚类

接下来就要说下无监督机器学习方法,所谓无监督机器学习前面也说过,就是没有标签的情况,对样本数据进行聚类分析.关联性分析等.主要包括K均值聚类(K-means clustering)和关联分析,这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂,学术的东西本身就一直在更新着.比如K均值聚类可以扩展一下形成层次聚类(Hierarchical Clustering),也可以进入概率分布的空间进行聚类,就像前段时间很火的LDA聚类,虽然最近深度玻尔兹曼机(DBM)打败了它,但它也是自然语言处理领域(NLP:Nat

Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号

用递归法计算从n个人中选选k个人组成一个委员会的不同组合数

用递归法计算从n个人中选选k个人组成一个委员会的不同组合数. 分析 由n个人里选k个人的组合数= 由n-1个人里选k个人的组合数+由n-1个人里选k-1个人的组合数: 当n = k或k = 0时,组合数为1. 此递归算法在递归过程中会有大量的重复计算,所以在输入的n,k值过大时,需要大量的运算时间,只适合一些简单的求解. C++程序如下: #include <iostream> using namespace std; unsigned comm(unsigned n, unsigned k)

hdu4106 区间k覆盖问题(连续m个数，最多选k个数) 最小费用最大流 建图巧妙

/** 题目:hdu4106 区间k覆盖问题(连续m个数,最多选k个数) 最小费用最大流 建图巧妙 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4106 题意:给你n个数,每连续m个数,最多选k个数,问可以选的数的权值和最大多少. 思路:可以转化为区间k覆盖问题.区间k覆盖问题是每个点最多被k个区间覆盖.本题是每个区间最多选k个点. 刚好相反.我的做法有点不同其他博客那种做法.当然本质一样. 我这里的i就是原来n个数的下标,现在作为图中该数的节点编号

机器学习中K-means聚类算法原理及C语言实现

本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等.最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等.K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的.今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现.其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单:2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上. 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clu

非线性函数的最小二乘拟合及在Jupyter notebook中输入公式 [原创]

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

[转载]Jupyter Notebook中自动补全代码

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/667928 在公众号之前的文章中,已经介绍了在Jupyter Notebook中设置主题以及输出代码文件到pdf文件中,本文来继续介绍jupyter notebook中一些实际的技巧. 本次要介绍的两个功能是: (1)针对 jupyter notebook 中的 Markdown 文件自动生成目录 (2)自动补全代码 上述两个功能,都是有 python的一个 jupyter 扩展插件Nbextensions库来实现. 安装

Spark中的聚类算法

Spark - Clustering 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法: 目录: K-means: 输入列: 输出列: Latent Dirichlet allocation(LDA): Bisecting k-means: Gaussian Mixture Model(GMM): 输入列: 输出列: K-means k-means是最常用的聚类算法之一,它将数据聚集到预先设定

VIM 中鼠标选择不选中行号

VIM 中鼠标选择不选中行号 在Vim中,我们一般会使用 :set nu 打开行号开关. 但是打开行号后,有个弊端,那就是在用鼠标进行选择的时候,会将前面的行号也一起进行拷贝了.但是在gVim中进行选择不会选中行号. 所以一直使用gVim进行编辑. 发现可以使用下面的方法使得在Vim中选择时不包括行号: :set mouse=a 其实就是在vim中启用鼠标,鼠标操作可以用来定位,拷贝等等. VIM 手册中关于mouse选项的说明 'mouse' 字符串 (缺省为 ”“,GUI.MS-DOS 和

Webfrom 生成流水号 组合查询 Repeater中单选与复选控件的使用 JS实战应用

                                         Default.aspx 网页界面 <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Default.aspx.cs" Inherits="_Default" %> <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.

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在jupyter notebook中同时安装python2和python3

之前讨论过在anaconda下安装多个python版本,本期来讨论下,jupyter notebook中怎样同时安装python2.7 和python3.x. 由于我之前使用的jupyter notebook是基于python3.5版本的,所以只要在此基础上安装基于python2.7的内核即可. 我的环境如下: windows 7, 64位系统 已安装基于python3.5版本的anaconda 已在anaconda中安装py27和py36的虚拟环境 已有的jupyter notebook的ke

vue中的checkbox全选和反选

前几天有个博客园的朋友问小颖,小颖之前写的vue2.0在table中实现全选和反选  .Vue.js实现checkbox的全选和反选,为什么他将里面的js复制下来,但是实现不了全选和反选.小颖当时看他给的截图,也没太明白,后来手动巧了一下,发现一个疑问,虽然问题是解决了,但是至于为什么小颖还是不太明白,希望有哪位vue大神看到了能帮忙解答一下,嘻嘻,小颖先在这里提前说声:谢谢啦,嘻嘻. 我们先来看看第一种实现全选和反选的方法:直接使用   script   标签调用vue. <div id=&quo

Web版需求征集系统所得1，servlet中获取checkbox复选框的值

servlet中获取checkbox复选框的值 </tr> <tr> <td align="right">研究类型</td> <td> <label><input name="leixing" type="checkbox" value="基础研究" />基础研究 </label> <label><input na

jupyter notebook中No module named 'tensorflow'

当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况,如下: --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-24005895b065> in <module> 2 import h5py 3 import matpl

解决在jupyter notebook中遇到的ImportError: matplotlib is required for plotting问题

昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下是解决该问题的具体描述, 在此记录, 给后面学习的朋友提供一个参考. 环境 win8.1, python3.7, jupyter notebook 问题描述 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"

关于Winform下DataGridView中实现checkbox全选反选、同步列表项的处理

近期接手一个winform 项目,虽然之前有.net 的经验,但是对一些控件的用法还不是很熟悉. 这段时间将会记录一些在工作中遇到的坎坷以及对应的解决办法,写出来与大家分享并希望大神提出更好解决方法来促进进步. 我也会尽可能把我查找到资料的出处引出来,以此来感恩对我提供帮助的人们. 正题如下 一.关于Winform下DataGridView中实现checkbox全选反选.同步列表项的处理 1.checkbox的添加:在设计页面选择编辑列在新添加的列中注意如下几个属性: SortMode = No

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