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kmEAns算法用Python怎么实现

from numpy import *import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))def randCent(dataSet, k):n = shape(dataSet)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataSet[:,j])rangeJ =...

from math import pi, sin, cosfrom collections import namedtuplefrom random import random, choicefrom copy import copytry: import psyco psyco.full()except ImportError: passFLOAT_MAX = 1e100class Point: __slots__ = ["x", "y", "gr...

from numpy import *import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))def randCent(dataSet, k):n = shape(dataSet)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataSet[:,j])rangeJ =...

第一种: 引用scikit-learn包 from sklearn.cluster import KMeans k = 10 # Kmeans的k值model = Kmeans(n_clusters=k)X = [[1, 2], [1, 3], [2, 1], ....] # 改成你的数据model.fit(X)# 然后就训练好了, 可以查看model的属性model.cluster_cente...

k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow m...

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。 核心思想 通过迭代寻找k...

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料...

#coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 1...

进入python shell,执行下 import matplotlib 看看,如果提示错误,就是没有正确安装,安装应该也简单pip install matplotlib应该就行了。我用的是python2.7,3.5没试过

from numpy import * import numpy as np def distEclud(vecA, vecB): return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) def randCent(dataSet, k): n = shape(dataSet)[1] centroids = mat(zeros((k,n))) for j in range(n): minJ = min(dataSet[:,j])...

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