1)=cluster_num; D(cluster_num,2)=sum(distance1); end figure(2) plot(D(2:end,1),D(...
当p≥1。当p=2时,称为欧氏距离(Euclidean distance); 当p=1时,称为曼哈顿距离(Manhattan distance) 当p=∞ 时,它是各个坐标距离的最大值 下面的例子说明,由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的。 3.2.3 k值的选择 k值的选择会对k近邻法的结果产生重大影响。 如果选择较小的k值:就相当于用较小的邻...
AI代码解释 def_distance(v1,v2):# 不开根号节省算力,效果一致returnnp.sum(np.square(v1-v2)) 将数据分到最近质心的簇 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dist=np.zeros((500,3),float)# 距离 c=[3]#3个簇foriinrange(500):mx=-1.# 最近值 idx=0#最近簇forjinrange(3):dis...
# step2:找到最近的样本中心forjinrange(1,k+1):distance=euclDistance(centroids[j,:],dataSet[i,:])print("i = %d, j = %d, distance = %s"%(i,j,distance))ifdistance<minDist:minDist=distance minIndex=jprint("minIndex = %d, minDist = %f"%(minIndex,minDist))# step3:更新样本点与中心...
dist( )计算数据框中不同⾏所表示的观测值之间的距离,返回距离矩阵 (distance matrix),默认计算欧⽒距离。 hclust( )进行聚类分析 distxy<- dist(dataFrame)hClustering<- hclust(distxy)par(mar=c(6, 4, 2, 0))plot(hClustering) 聚类...
使用的距离是欧氏距离,但也可以是其他距离,如更一般的LpLp(LpLp distance),机器学习笔记-距离度量与相似度(一)闵可夫斯基距离。 当然,不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的。 2.kk值的选择 kk值的选择会对kk近邻算法的结果产生重大的影响。 如果选择较小的kk值,就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测...
opts = statset('Display','final'); [idx,C] = kmeans(X,2,'Distance','cityblock',... 'Replicates',5,'Options',opts); Replicate 1, 3 iterations, total sum of distances = 201.533. Replicate 2, 5 iterations, total sum of distances = 201.533. Replicate 3, 3 iterations, total sum of...
p = inf 闵式距离minkowski_distance In[2] #度量距离defL(x, y, p=2):# x1 = [1, 1], x2 = [5,1]iflen(x) ==len(y)andlen(x) >1:sum=0foriinrange(len(x)):sum+= math.pow(abs(x[i] - y[i]), p)#求解sum=(|x1-y1|^p+|x2-y2|^p+...+|xi-yi|^p)returnmath....
weights: 决策规则选择,多数表决或加权表决,可用参数('uniform','distance') algorithm: 搜索算法选择(auto,kd_tree,ball_tree),包括逐一搜索,kd树搜索或ball树搜索 AI检测代码解析 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def sklearn_classify(train_data, label_data, test_data, k_num): ...
objFcn(iter)=sum(sum(Um.*distance.^2)); %FCM算法停止条件 ifnorm(U-U0,Inf)<epsm break end U0=U; end myplot(U,objFcn); function d = mydist(X,Y) % 计算向量Y到向量X的欧氏距离的开方 d = sqrt(sum((X-Y).^2)); end 1. ...