K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63…

输出 用print()在括号中加上字符串,就可以向屏幕上输出指定的文字.比如输出'hello, world',用代码实现如下: >>> print('hello, world') print()函数也可以接受多个字符串,用逗号“,”隔开,就可以连成一串输出: >>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog') The quick brown fox jumps over the lazy dog…

转自:http://www.cnblogs.com/graceting/p/3875438.html 输入很简单 x = input("Please input x:") Please input x: 输出的 print 函数总结: 1. 字符串和数值类型可以直接输出 >>> print(1) 1 >>> print("Hello World") Hello World 2.变量无论什么类型,数值,布尔,列表,字典...都可以直…

if __name__ == '__main__': 想必很多初次接触python都会见到这样一个语句,if __name__ == "__main__": 那么这个语句到底是做什么用的呢?在解释之前,首先要声明的是,不管你是多么小白,你一定要知道的是: 1.python文件的后缀为.py: 2..py文件既可以用来直接执行,就像一个小程序一样,也可以用来作为模块被导入(比如360安全卫士,就是依靠一个个功能模块来实现的,好比360安全卫士本身框架是一个桌面,而上面的图标就是快捷方式,…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

机器学习K近邻算法的实现主要是参考<机器学习实战>这本书. 一.K近邻(KNN)算法 K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,理解的思路是: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. 我们采用一个图来进行说明(如下): 图中的蓝色小正方形和红色的小正方形属于两类不同的样本数据,图正中间的绿色的圆代表的是待分类的数据.现在我们可以根据K最近邻算法来判断绿色的圆属于哪一类数据? 如果K=3,绿色圆点的…

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin…

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/13317.html 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很 多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交 给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的P…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

随着互联网的迅猛发展,信息的爆炸式增加,信息超载问题变的越来越严重,信息的更新率也越来越高,用户在信息海洋里查找信息就像大海捞针一样.搜索引擎服务应运而生,在一定程度上满足了用户查找信息的需要.然而互联网的深入发展和搜索引擎日趋庞大,进一步凸现出海量信息和人们获取所需信息能力的矛盾.那么,如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题.面对互联网时代庞杂无序的海量信息,智能高效地处理和深层次综合利用信息离不开文本挖掘技术. 聚类作为一种只是发现的重要方法,是数据挖掘中一项重要的研究课…