k-means性能测试 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=5000, batch_size=5000, n_init=1, max_iter=200, max_no_improvement=10).fit(names_vector) 主要测试参数: n_init max_iter max_no_improvement n_clusters=5000, batch_size=5000, n_init=1, max_iter=200, max_no_improvement=10 ===Kmeans=...
0].max+0.5y_min,y_max = X_blobs[:,1].min-0.5,X_blobs[:,1].max+0.5xx, yy = np.meshgrid(np.arange(X_min, X_max, .02),np.arange(y_min, y_max, .02))Z = Kmeans.predict(np.c_[xx.ravel,yy.ravel])Z = Z.reshape(xx.shape)plt.figure(1)plt.imshow(Z,interpolation='neare...
我正在对具有 2 个簇的 30 个样本集进行 k 均值聚类(我已经知道有两个类)。我将我的数据分为训练集和测试集,并尝试计算我的测试集的准确度分数。但是有两个问题:首先我不知道我是否真的可以为 k-means 聚类做...
【运行kmeans算法案例】 #测试数据准备下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data#hdfs上创建测试目录(目录名必须是testdata)hadoop fs-mkdir./testdata 或者 hadoop fs-mkdir/user/root/testdata(即本用户目录下,这里是root用户)#上传测试数据hadoop fs-put/mahout...
近年来,聚类分析技术被运用到回归测试用例选择问题中。其基本思想为:根据测试用例的历史执行剖面进行聚类,将具有相似的函数覆盖、能够发现相同故障的测试用例聚为一个簇。然后通过取样策略从每一簇中选出一定比例的测试用例组成新的测试用例集。将半监督学习引入到聚类技术中,提出了判别型半监督K-means聚类方法(...
前次给出了hadoop之测试KMeans(一):运行源码实例,这次来分析一下整个MapReduce的输出结果。测试数据文件依然是文一中提到的15组数据: (20,30) (50,61) (20,32) (50,64) (59,67)(24,34) (19,39) (20,32) (50,65) (50,77) (20,30) (20,31) (20,32) (50,64) (50,67) ...
一种基于K-means算法的无线测试校准方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于K-means算法的无线测试校准方法说明:本发明涉及无线测试领域,尤其涉及一种基于K‑means算法的无线测试校准方法,包括以下步骤步骤...专利查询请上爱企查
ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能) 输出结果 设计思路 1、使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本。 2、绘制30个数据样本的分布图像。 3、测试9种不同聚类中心数量下,每种情况的聚类质量,并作图。
基于k-means聚类算法和BP神经网络的物资消耗预测模型的构建与测试
一种基于K-MEANS算法测试产品的方法、系统、设备和存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于K-MEANS算法测试产品的方法、系统、设备和存储介质说明:本发明提供一种基于K‑MEANS算法测试产品的方法、系统、设备和存储介质,方法包括:根据存储交...专利查询请上