它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 python实现 首先是两个距离函数,一般采用欧式距离 def distEclud(self,...
ks2=ks_calc_auc(data,['pred'], ['y_label']) ks3=ks_calc_2samp(data,['pred'], ['y_label']) get_ks = lambda y_pred,y_true: ks_2samp(y_pred[y_true==1], y_pred[y_true!=1]).statistic ks4=get_ks(data['pred'],data['y_label']) print('KS1:',ks1['gap'].values...
scale=1,size=1000)# 进行KS检验,假设我们检验样本是否服从标准正态分布ks_statistic,p_value=stats.kstest(data,'norm')print(f"KS Statistic:{ks_statistic}")print(f"P-value:{p_value}")ifp_value<0.05:# 常用显著性水平为0.05print("拒绝零假设:样本不符合正态分布")else:print...
在Python中,我们可以使用scipy库来执行KS检验。scipy是一个强大的科学计算库,其中包含了许多统计分析方法的实现。下面是一个示例代码,演示了如何使用scipy进行KS检验: importnumpyasnpfromscipyimportstats# 生成两个随机样本sample1=np.random.normal(0,1,1000)sample2=np.random.normal(0,1,1000)# 执行KS检验ks_...
python KS检验代码 python q检验 Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状...
假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝;否定原假设必须有充分的理由。同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确 1. ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验; ...
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