kmeans算法对于随机选择的聚类中心很敏感。选择类的数目需要一种微妙的平衡:大k会提升类的同质性,但有过拟合的风险。 理想情况下,最好有一些关于真实分组的先验知识。有时k也由业务需求或分析动机所决定。 若没有任何先验知识,经验规则就是k设为n/2的平方根(n是全部案例总数),对于大的数据集一般偏大。 “肘部...
k-means算法是一种很常见的聚类算法,它的基本思想是:通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案,使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小,直观的来说,各类内的样本越相似,其与...
在一个探针上制备SQUID，然后扫描样品表面。一般能看到很清楚的量子涡旋。扫描磁力显微（MFM）或许也可以...
一，他叫王响，响亮的响。1. 父爱如河，眼泪成诗。11集出现了王阳尸体，从河中被打捞出，前来认尸...
C++(11)在时空性能方面的改进 - 知乎 (zhihu.com) 在C++11的标准库中,所有的容器都提供了移动构造函数和移动赋值操作符,那些插入新元素的操作,如insert()和push_back(), 也都有了可以接受右值引用的版本。最终的结果是,在没有用户干预的情况下,标准容器和算法的性能都提升了,而这些都应归功于拷贝...
https://www.youtube.com/watch?v=jbwSCwoT51M 4.K均值聚类 大多数机器学习从业者都喜欢无监督聚类算法。给定一组矢量形式的数据点,我们可以根据它们之间的距离制作点集群。这是一个期望最大化算法,它迭代地移动聚类中心,然后聚焦每个聚类中心点。该算法所采用的输入是将要生成的簇的数量以及它将尝试聚集簇的迭代...
from sklearn.cluster import KMeans # 生成示例数据集 # df5 as select phys,engl,math,chin,chem from 'score.csv' X = df5.values # 尝试不同数量的簇进行聚类,并计算簇内平方和(Inertia) inertia_values = [] for k in range(1, 11): ...
汉字的笔画，用stroke，这个如果时间紧张想不出来，就只能直接用汉语拼音了。一笔好像考了关于茶的，也是...
Intel NUC11 Extreme Kit_胳赔蔽岛猛危平怀，炫啡沥济子～
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8:聚类 KMeans 及其 Python实现 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9:PCA 及其 Python 实现 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 10:异常检测 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一,还有NLP、CV等,主要内容包含: ...