KMeans KMeans是一种无监督学习聚类方法, 目的是发现数据中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。 无监督学习,也就是没有对应的标签,只有数据记录.通过KMeans聚类,可以将数据划分成一个簇,进而发现数据之间的关系. 原理 KMeans算法 ...
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2018-11-26 23:18:27
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1.算法from sklearn.datasets import load_iris iris =load_iris() iris.keys() from sklearn.cluster import KMeans est = KMeans(n_clusters=4) est.fit(iris.da... ...
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2018-11-22 22:36:14
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1、 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类：分类是一种有监督的算法，是在已经有目标分类的情况下对数据进行类别判断（朴素贝叶斯算法）。而聚类是一种无监督算法，是在建立模型之前还没有目标分类，将特征相似的数据自动聚为一类的算法（KMeans聚类算法）。 有监督学习和 ...
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2018-11-22 12:29:05
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from sklearn.datasets import load_sample_image from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img impor... ...
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2018-11-15 22:26:50
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from sklearn.datasets import load_sample_image import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np flower=load_sampl... ...
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2018-11-15 17:18:17
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from sklearn.datasets import load_sample_image import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np flower=load_sampl... ...
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2018-11-15 15:27:48
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##加载数据 from sklearn.datasets import load_sample_imagechina = load_sample_image("china.jpg")print(china.shape)china import matplotlib.pyplot as pltplt. ...
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2018-11-12 13:15:52
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import numpy as np x = np.random.randint(1,50,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 #1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcen(x,k): return x[:k] #2） 对... ...
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2018-11-12 00:21:15
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1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y) 1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kc 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近 ...
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2018-11-11 15:54:56
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我摘录的代码。 原文：https://sefiks.com/2018/03/21/autoencoder-neural-networks-for-unsupervised-learning/ Previously, we’ve applied conventional autoencoder to ...
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2018-11-10 19:03:45
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