python 肘部法则和轮廊系数是一致的吗

2024-08-27

如何选择kmeans中的k值——肘部法则–Elbow Method和轮廓系数–Silhouette Coefficient

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

Python 余弦相似度与皮尔逊相关系数计算

夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n)的夹角余弦类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度. 即:

python : HTML+CSS (定时器轮寻)

定时器轮寻 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <div id="a"> 北京欢迎您,为你开天辟地</div> <script> function func

Python RabbitMQ消息分发轮询

1.收消息:一对多,默认依次轮询的发给每个消费端. 2.消息确认:默认RabbitMQ不会设置no_ack=Ture,意思是,当生产者给消费者发送发送消息时,消费者处理这个消息,处理完后会手动确认发送ACK确认给服务端. 3.如果生产端没有收到确认,这个消息就会一直轮询给每个消费端,直到生产端收到ack确认,在会把队列中的这条消息删除. send端 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import pika,time # 实例话创建socket

学习笔记25—python基本运算法则

1.矩阵的点乘: a*b, 矩阵乘法:dot(a*b),矩阵的次方:a**num (num = 2,表示2次)2.数组的并集,交集: >>> a = [1,2,3] >>> b = [2,4,5] >>> list(set(a).intersection(set(b))) [2] >>> list(set(a).union(set(b))) [1, 2, 3, 4, 5] >>> list(set(a).differ

python + selenium + Js 处理轮动条

selenium并不是万能的,有时候页面上操作无法实现的,这时候就需要借助JS来完成了. 常见场景: 当页面上的元素超过一屏后,想操作屏幕下方的元素,是不能直接定位到,会报元素不可见的. 这时候需要借助滚动条来拖动屏幕,使被操作的元素显示在当前的屏幕上. 滚动条是无法直接用定位工具来定位的.selenium里面也没有直接的方法去控制滚动条, 这时候只能借助J了,还好selenium提供了一个操作js的方法: execute_script(),可以直接执行js的脚本. 一.JavaScript简介

python 自定义函数表达式拟合求系数

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/integrate.html https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html https://blog.csdn.net/weixin_36602742/article/details/53469011 https://blog.csdn.net/changdejie/arti

loj6171/bzoj4899 记忆的轮廊（期望dp+优化）

题目: https://loj.ac/problem/6171 分析: 设dp[i][j]表示从第i个点出发(正确节点),还可以有j个存档点(在i点使用一个存档机会),走到终点n的期望步数那么 a[i][k]表示i点为存档点,从i点走到k点(正确节点)的期望步数(中间没有其它存档点) 那么a[i][j]可以递推预处理出其中g[v]表示从一个错误节点v开始走,期望走g[v]步会读档解方程可以解出 s[j-1]就是点j-1出去的所有错误儿子的g[v]之和那么接下来只要知道如何求g[v]就行了

数学建模及机器学习算法（一）：聚类-kmeans（Python及MATLAB实现，包括k值选取与聚类效果评估）

一.聚类的概念聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

如何用Python实现常见机器学习算法-4

四.SVM支持向量机 1.代价函数在逻辑回归中,我们的代价为: 其中: 如图所示,如果y=1,cost代价函数如图所示我们想让,即z>>0,这样的话cost代价函数才会趋于最小(这正是我们想要的),所以用图中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样用代替最终得到的代价函数为: 最后我们想要. 之前我们逻辑回归中的代价函数为: 可以认为这里的,只是表达形式问题,这里C的值越大,SVM的决策边界的margin也越大,下面会说明. 2.Large Margin 如下图所示,SVM分类

（数据科学学习手札14）Mean-Shift聚类法简单介绍及Python实现

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

（数据科学学习手札11）K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

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

Python基础（10）--数字

本文的主题是 Python 中的数字.会详细介绍每一种数字类型,它们适用的各种运算符, 以及用于处理数字的内建函数.在文章的末尾, 简单介绍了几个标准库中用于处理数字的模块. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-number.html,转载请注明源地址. 数字类型数字提供了标量贮存和直接访问.它是不可更改类型,也就是说变更数字的值会生成新的对象.当然,这个过程无论对程序员还是对用户都是透明的,并不会影响软件的开发方式. Python

编码与Python的基础

编码在linux 系统或者Python2版本中要用Python这门语言呢,就需要在开头加上 # -*- coding:utf8 -*- 这个语句是说呀,当机器编译你写的程序的时候是用utf-8这种编码的形式来编译的. 若不加上,当用print输出中文时就会乱码具体原因要从编码的知识讲起: 因为计算机只能识别0和1两个数字,所以计算机要储存的字符都是靠一大堆0和1组成的数字组成的.而储存这些数字的规则最早就是Ascill码. 但是ASCII码编译的容量只能是8位,随后人们就发明了Unicode

Python 运维之路

第一章:Python基础知识 1.Python 变量了解 .Python 二进制 .Python 字符编码 4.Python if条件判断 5.Python while循环 6.Python for循环 7.Python pyc知识了解 8.Python 数据运算 9.Python 列表 10.Python 字符串操作 11.Python 元组 12.Python 字典 13.Python 集合 14.Python 文件操作 15.Python Input交互第二章:Python函数 1.Py

python数据分析之数据分布

转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

k均值聚类算法原理和（TensorFlow）实现

顾名思义,k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术,即将数据分割成指定数量的几个类,揭示数据的内在性质及规律. 我们知道,在机器学习中,有三种不同的学习模式:监督学习.无监督学习和强化学习: 监督学习,也称为有导师学习,网络输入包括数据和相应的输出标签信息.例如,在 MNIST 数据集中,手写数字的每个图像都有一个标签,代表图片中的数字值. 强化学习,也称为评价学习,不给网络提供期望的输出,但空间会提供给出一个奖惩的反馈,当输出正确时,给网络奖励,当输出错误时就惩罚网络. 无监督学习,也称为无导师学

聚类之K均值聚类和EM算法

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1

Python_sklearn机器学习库学习笔记（五）k-means（聚类）

# K的选择:肘部法则如果问题中没有指定的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量.肘部法则会把不同值的成本函数值画出来.随着值的增大,平均畸变程度会减小:每个类包含的样本数会减少,于是样本离其重心会更近.但是,随着值继续增大,平均畸变程度的改善效果会不断减低. 值增大过程中,畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置对应的值就是肘部. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #随机生成一

k-means学习笔记

最近看了吴恩达老师的机器学习教程(可以在Coursera,或者网易云课堂上找到)中讲解的k-means聚类算法,k-means是一种应用非常广泛的无监督学习算法,使用比较简单,但其背后的思想是EM算法(看李航老师统计学习方法看了半天还是没太明白,后面找了一篇博客,博主对EM算法讲解非常通俗易懂).这里对k-means算法和应用做一个小笔记,脑袋记不住那么多hh.本文用的数据和代码见github. 一.k-means算法在介绍k-means算法之前,先看一个课程中使用k-means对二维数据进行

python 肘部法则和轮廊系数是一致的吗

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