--NewCenter::run--start--//计算新的中央函数开始,这个函数首先从reduce的输出文件/part-r-00000中读取输出结果,即上面解释过的reduce的输出<key, value>,如下 (20,30) (20,30)(20,32) (24,34) (19,39) (20,32) (20,30) (20,31) (20,32) (20.375,32.5) (50,61) (50,61)(50.0,61.0) ...
plot(x5[:,0],x5[:,1],'oy',markersize=0.8) k=KMeans(n_clusters=5,random_state=0).fit(data) t=k.cluster_centers_ # 获取数据中心点 plot(t[:,0],t[:,1],'r*',markersize=16) # 显示这5个中心点,五角星标记~ title('KMeans Clustering') box(False) xticks([]) # 去掉坐标轴的标记...
翻译结果5复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 那里,下标k在上层意味所有下标范围神经元j。 从惯例 (5),我们能看神经元d规则在中间层在上层取决于神经元的d结果。 因此,应该开始计算从顶层使用惯例4输出 (层数),然后计算的d结果被繁殖在使用惯例下 (5) 直到底下层数。 重量的调整的作用是 ...
获取院校数据集L中的学校名称;以各院校近四年的录取分数线作为输入,分别对各院校录取分数线进行预测;通过后验差法对各院校的预测结果进行检验并择优选择;输出各院校所对应的预测录取分数线,得到院校预测录取分数线数据集D;根据院校预测录取分数线数据集D、应届考生高考分数,利用改进的K‑means算法进行院校推荐,准确...