聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样…

Django-Model操作数据库(增删改查.连表结构) 一.数据库操作 1.创建model表        …

好吧,我承认是sb题QAQ BZOJ2171弱化版QAQ 这题考试的时候写的我快吐血了QAQ 0.题目大意:给一个序列,你可以随便修改,修改是将一个数+1或-1,一次修改的代价是1,问把这个数修改成x的交叉的上升序列或下降序列的最小代价 1.分析:是不是题目大意就看懵逼了,我们来解释一下,题目的意思就是让你把序列改成这样的 上升一波,下降一波,上升一波--或下降一波,上升一波,下降一波... 要求这个波动不能超过k-1 2.解题思路:分成4部分QAQ a)  k=1,直接输出中位数,mdzz..…

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导…

花匠 描述 花匠栋栋种了一排花,每株花都有自己的高度.花儿越长越大,也越来越挤.栋栋决定把这排中的一部分花移走,将剩下的留在原地,使得剩下的花能有空间长大,同时,栋栋希望剩下的花排列得比较别致. 具体而言,栋栋的花的高度可以看成一列整数h1, h2, … , hn.设当一部分花被移走后,剩下的花的高度依次为g1, g2, … , gm,则栋栋希望下面两个条件中至少有一个满足: 条件 A:对于所有的1<i<m/21<i<m/2,g2i>g2i−1g2i>g2i−1,且g2…

k聚类算法中如何选择初始化聚类中心所在的位置. 在选择聚类中心时候,如果选择初始化位置不合适,可能不能得出我们想要的局部最优解. 而是会出现一下情况: 为了解决这个问题,我们通常的做法是: 我们选取K<m个聚类中心. 然后随机选择K个训练样本的实例,之后令k个聚类中心分别与k个训练实例相等. 之后我们通常需要多次运行均值算法.每一次都重新初始化,然后在比较多次运行的k均值的结果,选择代价函数较小的结果.这种方法在k较小的时候可能会有效果,但是在K数量较多的时候不会有明显改善. 如何选取聚类数量…

(2018浙江高考压轴题)已知函数$f(x)=\sqrt{x}-\ln x.$(2)若$a\le 3-4\ln 2,$证明:对于任意$k>0$,直线$y=kx+a$ 与曲线$y=f(x)$有唯一的公共点. 分析:等价于$k=\dfrac{\sqrt{x}-\ln x-a}{x}$有唯一解.记$g(x)=\dfrac{\sqrt{x}-\ln x-a}{x}$,则$g^{'}(x)=\dfrac{\ln x-\dfrac{\sqrt{x}}{2}-1+a}{x^2}$,记$h(x)=\ln x-\…

关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≍sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC.DIC等决策:即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个di…

<异动K线--庄家破绽(连载)> http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-1.shtml ————马后炮分析,没有什么前瞻性.纯技术是害死许多钻牛角的股民． ————最后的总结很重要   给我一张K线图,我将知道庄家要干什么.这句话听起来似乎觉得有点狂妄,甚至觉得幼稚.毕竟对大多数投资者来说,股票的好坏由基本面决定,大势的好坏由经济环境决定.但在这里我们可以仔细想一下,所有的这些无论是基本面还是经济环境,在股市以什么方式表现出来呢?回答肯定是K线,因为无…

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt c1x = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c1y = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c2x = np.random.uniform(3.5, 4.5, (1,…