简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法共计6条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、Kmeans算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
K-means算法过程 输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库。 输出:k个簇,使平方误差准则最小。 算法步骤: 1.为每个聚类确定一个初始聚类中心,这样就有K个 初始聚类中心。 2.将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类 3.使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。 4.重复步骤2.3直到聚类中心不再变化。
1) 首先定义了一个类:K_Means,该类中有5个属性以及2个方法。5个属性包括:k是分组数,tolerance最小误差,max_iter最大迭代次数,centers_存放中心点坐标,clf_存放分组坐标;2个方法是:_init_构造函数,fit执行迭代。 2) 对于fit函数。首先从数据集data中取出k个点作为中心点,然后遍历数据集中的每个点,计算这个点...
实验内容: 1、通过通信企业数据(USER_INFO_M.csv),使用K-means算法实现运营商客户价值分析,并制定相应的营销策略。(预处理,构建5个特征后确定K值,构建模型并评价) 2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据,构建决策树模型,实现对流失客户的预测,F1值。 实验设计过...
【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据,除去原来的类别号,把数据看做没有类别的样本,训练K-means模型,对样本进行聚类。 【实验环境】 Spark 2.3.1,Pyrhon3.X,实验在命令行pyspark中进行,或者把代码写在py脚本,由于本次为实验,以学习模型为主,所以在命令行中逐步执行代码,以便更加清晰地了解...
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K-Means算法实现聚类分析&实现人工神经网络实验报告+代码_人工神经网络实验 人工智能 - 机器学习tp**ng 上传753.1 KB 文件格式 zip 神经网络 电子科技大学数据挖掘课程 K-Means算法&通过感知机 反向传播算法实现人工神经网络(ANN) 实验报告+代码点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
DSA200型单臂受电弓发生弓网故障使碳滑条的气道漏气导致控制管路内的气压下降时，“（ ）”检测到气压变化，给出控制信号，断开主断路器并切断机车升弓主气路，快排阀迅速排空受电弓气囊内的压缩空气，使受电弓迅速下降并发出报警信号，实现快速降弓。
【实验步骤】第一步:启动pyspark :命令行中键入pyspark --master local[4]本, 地模式启动spark 与 python :第二步:导入用到的包,并读取数据: (1).导入所需的包 from pyspark import SparkContext, SQLContext, SparkConf from math import sqrt 读取数据源,数据源地址为:/opt/algorithm/kmeans/wine.txt df...
演讲人:时间:Kmeans算法简介与python实践提纲Kmeans算法实验Kmeans算法简介聚类与Kmeans算法简介•聚类算法是一种典型的无监督学习算法,在聚类算法中根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中,对于不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用的相似度计算方法有欧式距离法。•聚类的算法一般包括:划分...