K-means聚类算法是一种简单而有效的聚类算法,在机器学习中被广泛应用。本文通过使用K-means算法对鸢尾花数据进行聚类的示例,展示了K-means算法的基本原理和使用方法。 代码示例: importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisimportmatplotlib.pyplotasplt data=load_i...
步骤1:导入必要的库 importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotasplt 1. 2. 3. 在这一步中,我们导入了pandas用于数据处理,KMeans用于实现K-means算法,matplotlib.pyplot用于数据可视化。 步骤2:加载数据集 data=pd.read_csv('iris.csv') 1. 这行代码使用pd.read_csv()函数加载名...
&a代表整个数组的地址,故在进行(&a+1)的操作中跳过了整个数组,而&a带表的是整个数组的地址其指针类型为int(*)[5](数组指针),而ptr的指针类型为int*(整型指针),所以此时在进行赋值操作时,需要将(&a+1),强制转换为整型指针(若不转化编译器会报警告,在编译时还是会以ptr的类型为准),故ptr-1代表整型指针...
头歌机器学习 kmeans 头歌educoder实训作业答案指针 带头结点链表 其中带头结点链表第一个节点只有数据域有意义,存的是第一个有效节点的地址 而不带头结点链表有一个头指针 即head 带头结点链表是最少4字节 而不带头结点链表最少是4字节 所以不带头比带头存储数据要多 带头结点链表大例题需求说明: 1.实现对屏幕上...