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  1. k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集

  2. 包括两个文件,kmeans聚类算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花数据集txt文件,代码带详细注释,简洁明了,下载之后马上可以进行测试
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-09-02
    • 文件大小:3072
    • 提供者:k527971724
  1. Python实现Kmeans聚类算法

  2. 本节内容:本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来,第一道题目是Kmeans聚类算法,数据集是Iris(鸢尾花的数据集),分类数k是3,数据维数是4。 关于聚类     聚类算法是这样的一种算法:给定样本数据Sample,要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后,就应该了解了聚类算法要干什么了吧。说白了,就是归类。     首先,我们需要考虑的是,如何衡量数据之间的相似程度?比如说,有一群说不同语言的人,我们一般是根据他们的方言来聚类的(当然,你也可以指定以身
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:95232
    • 提供者:weixin_38675746
  1. 机器学习代码实战——KMeans(聚类)

  2. 文章目录1.实验目的2.导入必要模块3.用pandas处理数据4.拟合+预测5.把预测结果合并到DF6.可视化聚类效果7.比较不同的簇数的均方误差8.对数据归一化处理 1.实验目的 1.使用sklearn库中的鸢尾花数据集,并尝试使用花瓣的宽度和长度特征来形成簇。 2. 为简单起见,删除其他两个特征。 3. 找出是否有任何预处理(例如缩放)可以帮助解决问题,绘制肘部曲线,从中得出k的最佳值 2.导入必要模块 from sklearn.cluster import KMeans #从skl
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:270336
    • 提供者:weixin_38584043
  1. 鸢尾花的聚类Kmeans聚类

  2. 鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类,主要考虑如何将各列特征表示并排列组合,选择2列特征向量时可采用2个for循环,来对所有可能的组合进行遍历,选择3列特征分析时,由于情况较少则可以直接输入列。然后将特征列输入Kmeans聚类器中,最后根据聚类结果绘制出聚类结果。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_47185175