最后发现在机器学习中,特征归一化确实对模型能提供非常大的帮助。 1fromKDTreeimportKDTree#参考实现KDtree的随笔2fromsklearnimportmodel_selection,preprocessing3importpandas as pd4classKNN(object):5def__init__(self,K=1,p=2):6self.kdtree=KDTree()7self.K =K8self.p=p9deffit(self,x_data,y_data)...
KdTree密度的聚类算法及优化 参考博客:https://www.cnblogs.com/zeze/p/7053395.html DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的...
KdTree密度的聚类算法及优化 2019-05-23 00:02 −... andyalgorithm 0 2289 BZOJ 2238: Mst DFS序+KDtree 2019-12-24 18:55 −明明可以用二维数点来做啊,网上为什么都是树剖+线段树呢 ? code: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #define N 100006 #... ...