我想对缺少列的数据进行聚类。手动执行此操作，我会在没有此列的情况下计算缺少列的距离。使用scikit-learn，丢失数据是不可能的。也没有机会指定用户距离函数。是否有机会在缺失数据的情况下进行聚类？示例数据:n_samples=1500noise=0.05X,_=make_swiss_roll(n_samples,noise)rnd=np.random.rand(X.shape[0],X.shape[1])X[rnd 最佳答案 我认为您可以使用迭代的EM类型算法:Initializemissingvaluestotheircolu
我想对缺少列的数据进行聚类。手动执行此操作，我会在没有此列的情况下计算缺少列的距离。使用scikit-learn，丢失数据是不可能的。也没有机会指定用户距离函数。是否有机会在缺失数据的情况下进行聚类？示例数据:n_samples=1500noise=0.05X,_=make_swiss_roll(n_samples,noise)rnd=np.random.rand(X.shape[0],X.shape[1])X[rnd 最佳答案 我认为您可以使用迭代的EM类型算法:Initializemissingvaluestotheircolu
我正在尝试重现本文的结果:https://arxiv.org/pdf/1607.06520.pdf具体这部分:Toidentifythegendersubspace,wetookthetengenderpairdifferencevectorsandcomputeditsprincipalcomponents(PCs).AsFigure6shows,thereisasingledirectionthatexplainsthemajorityofvarianceinthesevectors.Thefirsteigenvalueissignificantlylargerthantheres
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我有一个数据集，我想根据该数据训练我的模型。训练后，我需要知道对SVM分类器的分类起主要作用的特征。森林算法有一个叫做特征重要性的东西，有什么类似的吗？ 最佳答案 是的，SVM分类器有coef_属性，但它只适用于具有linearkernel的SVM。对于其他内核，这是不可能的，因为数据是通过内核方法转换到另一个空间的，这与输入空间无关，请查看explanation.frommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdeff_importances(coef,names):imp=c
我有一个数据集，我想根据该数据训练我的模型。训练后，我需要知道对SVM分类器的分类起主要作用的特征。森林算法有一个叫做特征重要性的东西，有什么类似的吗？ 最佳答案 是的，SVM分类器有coef_属性，但它只适用于具有linearkernel的SVM。对于其他内核，这是不可能的，因为数据是通过内核方法转换到另一个空间的，这与输入空间无关，请查看explanation.frommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdeff_importances(coef,names):imp=c
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭3年前。Improvethisquestion看到scikit-learn不支持Python3，我感到很沮丧……有没有人可以推荐用于Python3的类似包？ 最佳答案 如果你在Windows上寻找scikits-learn，有binaryinstallersfor3.232&64bits 关于python-Python3x的最佳机器学习
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python相当于R的NA是什么？更具体地说:R有NaN、NA、NULL、Inf和-Inf。NA通常在缺少数据时使用。python的等价物是什么？numpy和pandas等库如何处理缺失值？scikit-learn如何处理缺失值？python2.7和python3有区别吗？ 最佳答案 numpy中的nan处理得很好，有很多功能:>>>importnumpyasnp>>>a=[1,np.nan,2,3]>>>np.nanmean(a)2.0>>>np.nansum(a)6.0>>>np.isnan(a)array([False,Tru
python相当于R的NA是什么？更具体地说:R有NaN、NA、NULL、Inf和-Inf。NA通常在缺少数据时使用。python的等价物是什么？numpy和pandas等库如何处理缺失值？scikit-learn如何处理缺失值？python2.7和python3有区别吗？ 最佳答案 numpy中的nan处理得很好，有很多功能:>>>importnumpyasnp>>>a=[1,np.nan,2,3]>>>np.nanmean(a)2.0>>>np.nansum(a)6.0>>>np.isnan(a)array([False,Tru
