k-means算法在鸢尾花数据集中的聚类过程 / 张生荣

python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

一.分散性聚类(kmeans) 算法流程: 1.选择聚类的个数k. 2.任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心. 3.对每个点确定其聚类中心点. 4.再计算其聚类新中心. 5.重复以 ...

一.knn算法描述 1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法.属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.其中k表示最 ...

K近邻算法(或简称kNN)是易于理解和实现的算法,而且是你解决问题的强大工具. 什么是kNN kNN算法的模型就是整个训练数据集.当需要对一个未知数据实例进行预测时,kNN算法会在训练数据集中搜寻k个 ...

k近邻算法的介绍 k近邻算法是一种基本的分类和回归方法,这里只实现分类的k近邻算法. k近邻算法的输入为实例的特征向量,对应特征空间的点:输出为实例的类别,可以取多类. k近邻算法不具有显式的学习过程 ...

k-近邻算法概述简单地说,k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. k-近邻算法优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型 ...

目录一.k-近邻算法原理及API 1.k-近邻算法原理 2.k-近邻算法API 3.k-近邻算法特点二.k-近邻算法案例分析案例信息概述第一部分:处理数据 1.数据量缩小 2.处理时间 3.进一 ...

复制代码代码如下: //k-mean.h #ifndef KMEAN_HEAD #define KMEAN_HEAD #include <vector> #include <map ...

本文实例讲述了C++实现的O(n)复杂度内查找第K大数算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目:是在一组数组(数组元素为整数,可正可负可为0)中查找乘积最大的三个数,最后输出最大乘积. 从题目我们 ...

目的是为了检测出采集数据中的异常值.所以很明确,这种情况下的簇为2:正常数据和异常数据两大类 1.安装相应的库 import matplotlib.pyplot as plt # 用于可视化 from ...

目录 1.简介 2.JDBC 3.CRUD操作 4.自定义数据源 DruidDataSource 1.配置 Druid 数据源监控 2.配置 Druid web 监控 filter 5.SpringB ...

KNN核心算法函数,具体内容如下 #! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # fileName : KNNdistance.py # autho ...

本文实例讲述了Python同时对数据做转换和换算处理操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:我们需要调用一个换算函数(例如sum().min().max()),但是首先需对数据做转换或者筛选处理 ...

简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示. 复制代码代码如下: import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire ...

Usuage: go run kNN.go --file="data.txt" 关键是向量点的选择和阈值的判定样本数据来自国家新闻出版总署发布通知公布的<40部淫秽色情 ...

一.需求背景自己一直在做一个周基金定投模拟,每周需要添加一行数据,并生成图表.以前一直是用Excel实现的.但数据行多后,图表大小调整总是不太方便,一般只能通过缩放比例解决. 二.需求实现目标通过 ...

数据的备份操作很容易,执行如下命令: docker run --volumes-from mydata --name backupcontainer -v $(pwd):/backup/ ubuntu ...

目录创建表创建命令行程序下载并导入jar包创建工具包创建实体类创建持久化层业务层调用总结 SQL编程包括两种形式,一种是过程化编程,主要通过数据库交互式工具,通过存储过程.触发器.函数 ...

python画分布图代码示例: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcPa ...

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低.这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码 ...