===分三类的===== ======分四类的======== 直接写文件名,那么你的那个txt文件应该是和py文件在同一个路径的 ============code=========== import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansdef loadData(filePath):    fr = open(filePath,'r+')    lines = fr.readlines()    retData = []    retCity…

中国城市聚类 # -*- coding: utf-8 -*- kmeans算法 """ Created on Thu May 18 22:55:45 2017 @author: sfzyk """ import numpy as np #import sklearn as skl from sklearn.cluster import KMeans import os os.chdir(r"D:\mechine_learning\moo…

北京理工大学在线课程: http://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 机器学习分类 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 深度学习 Scikit-learn算法分类 sklearn自带的标准数据集 sklearn的六大任务:分类.回归.聚类.降维.模型选择.数据预处理. 一.无监督学习:数据没有标签.最常用的是聚类和降维. 聚类:根据数据的相似性将数据分为多类的过程.使用样本的"距离"来估算样本的相似性,不同的距离计算方法有不同的…

K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低.主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心. 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇. 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心. 4.重复2.3直到聚类中心不再发生改变. 举例:对于A.B.C.D.E这5个点,我们先随机选择两个点作为簇中心点,标记为红色和黄色,对于第一次聚类结果,我们分别计算所有的…

K-means聚类算法 测试: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 31 10:59:20 2017 @author: Administrator """ ''' 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主 要变量数据,这八个变量分别是:食品. 衣着. 家庭设备用品及服务. 医疗 保健. 交通和通讯. 娱乐教育文化服务. 居住以及杂项商品和服务. 利用已 有数据…

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下 注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance…

<script type='text/javascript' src='http://ajax.useso.com/ajax/libs/jquery/1.7.2/jquery.min.js?ver=3.4.2'></script> <script type="text/javascript"> var xmldom=null;//声明一个全局变量,用来存储xmldocument对像 $(function(){ //加载完成立即获得省份信息 $.aja…

/*MySQL Data TransferSource Host: localhostSource Database: virgoTarget Host: localhostTarget Database: virgoDate: 2015/1/20 17:08:05*/ SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ------------------------------ Table structure for province-- ------------------------…

SQL数据库表 --创建Province表 CREATE TABLE [dbo].[Province]( [Id] [int] NULL, [Name] [varchar](50) NULL, [orderid] [int] NULL ) --插入数据 insert into Province values('1','北京','0') insert into Province values('2','天津','0') insert into Province values('3','河北','0…

在中国,房价问题几乎有一个铁律:越调控越暴涨. 刚刚进入5月,全国各地发布的调控政策数量就已经超过了115个.仅4月份,全国各种房地产调控政策合计多达33次,25个城市与部门发布调控政策,其中海南.北京.杭州等城市发布了多次房地产相关新政策. 为何要如此恐慌式的密集调控呢?因为一个残酷的现实:我们正在用全世界绝无仅有的方式来对抗经济规律. 这样对抗的后果是显而易见的:一旦失败,房地产的崩溃将直接导致中国泡沫经济的崩溃:一旦成功,全人类的经济学教材都将重新改写,包括<资本论>. 一个无法回避的问…