means ± sd 是统计学中的一个表示方式，用于描述数据的集中趋势和离散程度。means 代表平均数，即所有数值加总后的结果除以数值的个数。它是数据集中趋势的指标之一。sd 是标准差，衡量数据点与平均数之间的差异。标准差越小，表示数据点越接近平均数，数据的离散程度越小；反之，标准差越大，数据的...
mean是平均值，SD是标准差 举个简单的例子：有一堆木棍，木棍长度的平均值是5.50m，但是各条木棍长短存在差异，那么1.22就表示这种差别，可能比5.50长1.22，也可以5.50少1.22，“±”就表示可多可少的意思。
簇的SD (k-means) 是一种常用的聚类算法,用于将数据集分成多个不相交的簇,每个簇内的数据点相似性较高,而不同簇之间的数据点相似性较低。SD 表示簇内数据点到簇中心的平均距离的标准差,即簇内的数据点越接近簇中心,簇的 SD 值越小。 簇的SD (k-means) 算法的工作流程如下: 随机选择 K 个点作为初始的...
d=|DD|, DD=\{\{x_i,x_j\}|\lambda_i\ne\lambda_j,\lambda_i^*\ne\lambda_j^*,i<j\} SS表示样本i和j在聚类结果和参考模型中均属于同一类簇,SD表示在聚类结果中为同一簇而参考模型中不属于同一类簇。 Jaccard系数(JC) JC=\frac{a}{a+b+c} FM指数(FMI) FMI=\sqrt{\frac{a}{a+b}\cd...
># k-means聚类>set.seed(2)>km.out=kmeans(sd.data,4,nstart=20)>km.clusters=km.out$cluster>table(km.clusters,hc.clusters)# 两种聚类结果的确有差异,k-means的第2簇与层次聚类的第3簇一致 hc.clusters km.clusters12341110092008039000420700
mean+_standard deviation也就是平均数正负标准差 后面的百分比？那个应该是数据采集而得的。
km.out<-kmeans(sd.data, 4, nstart=20) #k均值聚类法 km.clusters<-km.out$cluster table(km.clusters,hc.clusters) 案例2:k-means聚类算法在iris数据集上的应用 #鸢尾花数据集 1 2 3 4 5 require("stats") model<-kmeans(x=subset(iris,select = -Species),centers = 3) table(iris$Species,mo...
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量 sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等 //其中var是variant是方差的意思。 //其他包括,取均值,五分位数,中位数,茎叶图等。 十二、统计检验 ...
sd_ks = np.std(np.log(Wkbs), axis=1) sk = sd_ks*np.sqrt(1+1.0/B) # 用于判别最佳k的标准,当gapDiff首次为正时,对应的k即为目标值 gapDiff = gaps[:-1] - gaps[1:] + sk[1:] #设置绘图风格 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =Fal...
以此类推可以得到其他: x1,x3 一开始同在C1簇 就是S,但参考一个C1一个C2 就是D,所以结果SD。 x1,x2,x3,x4,x5 两两排列组合 一共10种情况。 然后可以计算各种指标,这里带入的值就是 b里有三个集合 所以b就是3。 m是样本数量,本例中 m=5。