代码如下: """ 下面的方法是用kmeans方法进行聚类,用calinski_harabaz_score方法评价聚类效果的好坏 大概是类间距除以类内距,因此这个值越大越好 """ import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from skle

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75199996

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,

近期数据挖掘实验,写个K-means算法,写完也不是非常难,写的过程中想到python肯定有包,尽管师兄说不让用,只是自己也写完了,而用包的话,还不是非常熟,略微查找了下资料,学了下.另外,自己本身写的太烂了,不敢拿出来,兴许改进了再写出来吧. 1.注意初始的点,须要转为numpy.array数组格式. 2.若是直接算中心点的话,直接调用kmeans2函数即可,后面的绘图,仅仅为了可视化. #!/usr/bin/python import numpy import matplotlib impo

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               

一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习,所谓无监督学习,就是训练样本中的标记信息是位置的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律.通俗得说,就是根据数据的一些内在性质,找出其内在的规律.而这一类算法,应用最为广泛的就是"聚类". 聚类算法可以对数据进行数据归约,即在尽可能保证数据完整的前提下,减少数据的量级,以便后续处理.也可以对聚类数据结果直接应用或分析. 而Kmeans 算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法. 二. 从样例开始 我们现在在二维平面上有这

python3安装intel的加速库: conda config --add channels intel conda create --name intelpy intelpython3_full python=3 然后在linux下:~/anaconda3/envs/intelpy/bin/conda install --name intelpy keras 是可以安装keras的,但是在我mac下会出错!蛋疼!!! 测试程序: import numpy as np import time

# coding=utf-8     """   #K-means   """          import time             import re             import os     import sys   import codecs   import shutil   import numpy as np   from sklearn import feature_extraction     from sk

#coding: UTF-8 import pearson_distance from pearson_distance import pearson_distance from math import sqrt import random def print_matchs(matchs) : for i in range(len(matchs)) : print i , '---->', for item in matchs[i] : print item, print print '-'*2

  MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧     MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                  

一.评估算法的方式分两种,一种是分类算法的评估,一种是回归算法的评估.为什么要分两种呢,因为分类算法中可以通过准确率.精准率.召回率.混淆矩阵.AUC来评估算法的准确度.但是在预测值的时候是没有办法去获得这个准确值(比如分类对了,那就对了,错了就是错了,可以通过对错来统计准确率),那么回归算法的方式,就通过均方误差来确认算法的准确度. 二.分类算法的评估(以K-近邻算法来说) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(x_train, y

port sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np culster1 = np.random.uniform(0.5, 1.5, (2, 20)) culster2 = np.random.uniform(1.5, 2.5, (2, 20)) culster3 = np.random.uniform(1.5, 3.5, (2, 20)) cu

决定系数(coefficient of determination,R2)是反映模型拟合优度的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比.R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比. R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2越大(接近于1),所拟合的回归方程越优.   假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值,相对应的模型预测值分别为f1,...,fn.定义残差ei = yi − fi,平均观察值为 虽然R2可以用

多线程演示 不使用多线程的情况 import threading import time def run(n): print("task ",n) time.sleep(2) run('t1') #task t1 等待2秒 run('t2') #task t2 等待2秒程序结束 使用多线程的情况 import threading import time def run(n): print("task ",n) time.sleep(2) t1 = threading

import "io/ioutil" func main() { content, err = iotuil.ReadFile("somefile.txt") // etc.. } => I guess this doesn't really answer your question, but if you want, you can actually call the methods without explicitly stating the packag

package main import ( "bufio" "fmt" "io" "strings" ) type intGen func() int func (g intGen) Read(p []byte) (n int, err error) { next := g() if next > 10000 { //因为是斐波那契额数列,所以取不完,所以设置让他取完 return 0, io.EOF } s := fm

一.关于聚类及相似度.距离的知识点 二.k-means算法思想与流程 三.sklearn中对于kmeans算法的参数 四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source] 返

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛.最近在工作中也经常遇到这个算法.kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点. 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘.   算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变