计算两个数字向量u和v之间的距离函数 1,欧氏距离(Euclidean distance) 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间"普通"(即直线)距离.使用这个距离,欧氏空间成为度量空间.计算公式为 二维空间中的欧氏距离: 三维空间中的欧式距离: n维空间中的欧式距离: x = [1, 0, 0] y = [0, 1, 0] dis = distance.euclidean(x, y) 2,曼哈顿距离(Manhattan/cityblock distance) 曼

计算短时傅里叶变换(STFT) scipy.signal.stft(x,fs = 1.0,window ='hann',nperseg = 256,noverlap = None,nfft = None,detrend = False,return_onesided = True,boundary ='zeros',padded = True,axis = -1 ) 参数: x : array_like 时间序列的测量值 fs : float,可选 x时间序列的采样频率.默认为1.0. wind

KL DivergenceKL( Kullback–Leibler) Divergence中文译作KL散度,从信息论角度来讲,这个指标就是信息增益(Information Gain)或相对熵(Relative Entropy),用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性,注意,这个指标不能用作距离衡量,因为该指标不具有对称性,即两个分布PP和QQ,DKL(P|Q)DKL(P|Q)与DKL(Q|P)DKL(Q|P)计算的值一般不相等,若用作距离度量,一般需要对公式加以修改,后文讲到. KL Dive

Overview K近邻值算法 KNN (K - Nearest Neighbors) 是一种机器学习中的分类算法:K-NN是一种非参数的惰性学习算法.非参数意味着没有对基础数据分布的假设,即模型结构是从数据集确定的. 它被称为惰性算法的原因是,因为它不需要任何训练数据点来生成模型.所有训练数据都用于测试阶段,这使得训练更快,测试阶段更慢且成本更高. 如何工作 KNN 算法是通过计算新对象与训练数据集中所有对象之间的距离,对新实例进行分类或回归预测.然后选择训练数据集中距离最小的 K 个示例,并

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,

Codeforces Round #117 (Div. 2) 代码 Codeforces Round #117 (Div. 2) A. Battlefield any trench in meters numerically does not exceed b. 这个条件意味着每次都是在蓄能开始时走向下一条线段,也就是说每条线段相当于花费了\(a+b\)的时间. bfs,用\(d_i\)表示到达线段i需要经过最少的线段条数,到达\(B\)的时候直接计算欧几里得距离. B. Vasya's Cal

引文: k均值算法是一种聚类算法.所谓聚类.他是一种无监督学习,将类似的对象归到同一个蔟中.蔟内的对象越类似,聚类的效果越好. 聚类和分类最大的不同在于.分类的目标事先已知.而聚类则不一样. 由于其产生的结果和分类同样,而仅仅是类别没有预先定义. 算法的目的: 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) Github源代码:K-Means聚类python实现 K-均值聚类 长处:easy实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢

K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1.概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大. 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 2.核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开. k-means算

SOM(自组织映射神经网络)是一种可以根据输入对象的特征自动进行分类(聚类)的神经网络.向该网络输入任意维度的向量都会得到一个二维图像, 不同特征的输入会被映射到二维图像的不同地方(所以SOM也可以用来降维).它有两种学习规则:Winner-Take-All和Kohonen学习算法,后者在前者的基础上改进得到. Som类最主要的三个方法: initialize方法,用于设定输出层节点数.输入向量维度 mapping方法,方便用户应用模型做预测 train方法,用来训练模型 import nump

这个玩意和改进约会网站的那个差不多,它是提前把所有数字转换成了32*32像素大小的黑白图,然后转换成字符图(用0,1表示),将所有1024个像素点用一维矩阵保存下来,这样就可以通过knn计算欧几里得距离来得到最接近的答案. import os import operator from numpy import * def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (

POJ 2502 Subway / NBUT 1440 Subway / SCU 2186 Subway(图论,最短距离) Description You have just moved from a quiet Waterloo neighbourhood to a big, noisy city. Instead of getting to ride your bike to school every day, you now get to walk and take the subway.

一道作业题: https://www.kaggle.com/c/speechlab-aug03 就是给你训练集,验证集,要求用GMM(混合高斯模型)预测 测试集的分类,这是个2分类的问题. $ head train.txt dev.txt test.txt ==> train.txt <== - - ==> dev.txt <== - ==> test.txt <== 0.916983 0.353964 1.921382 1.958336 1.822650 2.3289

主要参考   K-means 聚类算法及 python 代码实现    还有  <机器学习实战> 这本书,当然前面那个链接的也是参考这本书,懂原理,会用就行了. 1.概述 K-means 算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大. 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 说白了就是无监督的聚类,大家都是同一个标注,或者没有标注,然后这一堆数据是一类,那一堆又是一类,你人为的设置好

什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法,可以用在分类问题上,也可以用在回归问题上. 什么是非参数学习? 一般而言,机器学习算法都有相应的参数要学习,比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数,SVM的C和gamma参数,而这些参数的学习又依赖一定的学习策略.相比较而言,k近邻算法可以说是最简单,也是最容易理解的一种机器学习算法了. K近邻算法思想? 具体而言,在一个待测试样本周围找K个最近的点,然后根据这k个点进行决策,如果是分类问题,决策结果就是K个点中出现最多的类别:如果是回归问题,结果值为

必要的注释已经写在code里面了: import operator from numpy import* def init(): grp=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) lab=['A','A','B','B'] return grp,lab def Classify(inX,dataset,lab,k): # 用于分类的向量inX;数据集dataset;属性向量lab;k近邻 datasize=dataset.shape[0]# 行大小 d

推荐系统分类 基于应用领域分类:电子商务推荐,社交好友推荐,搜索引擎推荐,信息内容推荐基于设计思想:基于协同过滤的推荐,基于内容的推荐,基于知识的推荐,混合推荐基于使用何种数据:基于用户行为数据的推荐,基于用户标签的推荐,基于社交网络数据,基于上下文信息(时间上下文,地点上下文等等) 协同过滤的基本思想 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的, 在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目彔作为推荐给你.核心问题:如何确定一个用户是丌是和你有

传送门 题解:计算欧几里得距离,Krusal加入边权大于等于c的边,统计最后树的边权和. 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define maxn 2009 using namespace std; int n,c,cnt,tot,ans; int xi[maxn],yi[maxn],fa[maxn]; struct Edge{ int

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类