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聚类是一类机器学习基础算法的总称。
聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇
聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的
k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划分的类数K，算法根据距离函数进行迭代处理，动态 的把数据划分成K个簇，直到收敛为止，簇中心也称为聚类中心
先来个小例子
这个是通过聚类算法对鸢尾花数据集的预测结果
代码如下
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
import numpy as np
iris=datasets.load_iris()
x=iris.data
y=iris.target
clf=KMeans(n_clusters=3)
model=clf.fit(x)
predicted=model.predict(x)
print("预测值",predicted)
print("真实值",y)
print()
同样地k-means聚类算法广泛地应用于人群分类，图像分割，物种聚类等等问题中
下面以一个物流配送问题为例进行详细讲解
问题描述：双十一期间，物流公司要给某城市的50个客户配送货物，假设公司只有5辆货车，客户的地理坐标在txt文件中，如何配送效率最高
问题分析：使用k-means算法，将地址数据分为5类，由于每一类客户地址相近，可以分配给同一台货车
原地图如下
经过聚类分析后结果如下
很明显根据客户的地址分为5个簇，每个簇由一台货车集中配送
源代码如下
#coding=utf-8
from numpy import *
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
def disteclud(veca,vecb):
return sqrt(sum(power(veca-vecb,2)))
def initcenter(dataset,k):
print('2.initalize cluster center')
shape=dataset.shape
n=shape[1]
classcenter=array(zeros((k,n)))
for j in range(n):
firstk=dataset[:k,j]
classcenter[:,j]=firstk
return classcenter
def mykmeans(dataset,k):
m=len(dataset)
clusterpoints=array(zeros((m,2)))
classCenter=initcenter(dataset,k)
clusterchanged=True
print('3.recompute and reallocated')
while clusterchanged:
clusterchanged=False
for i in range(m):
mindist=inf
minindex=-1
for j in range(k):
distji=disteclud(classCenter[j,:],dataset[i,:])
if distji<mindist:
mindist=distji;minindex=j
if clusterpoints[i,0]!=minindex:
clusterchanged=True
clusterpoints[i,:]=minindex,mindist**2
for cent in range(k):
ptsinclust=dataset[nonzero(clusterpoints[:,0]==cent)[0]]
classCenter[cent,:]=mean(ptsinclust,axis=0)
return classCenter,clusterpoints
def show(dataset,k,classCenter,clusterPoints):
print('4.load the map')
fig=plt.figure()
rect=[0.1,0.1,1.0,1.0]
axprops=dict(xticks=[],yticks=[])
ax0=fig.add_axes(rect,label='ax1',frameon=False)
imgp=plt.imread(r'C:\Users\Admin\Desktop\city.png')
ax0.imshow(imgp)
ax1=fig.add_axes(rect,label='ax1',frameon=False)
print('5.show the clusters')
numsamples=len(dataset)
mark=['ok','^b','om','og','sc']
for i in range(numsamples):
markindex=int(clusterPoints[i,0])%k
ax1.plot(dataset[i,0],dataset[i,1],mark[markindex])
for i in range(k):
markindex=int(clusterPoints[i,0])%k
ax1.plot(classCenter[i,0],classCenter[i,1],'^r',markersize=12)
plt.show()
print('1. load the dataset')
dataset=loadtxt(r'C:\Users\Admin\Desktop\testSet.txt')
k=5
classCenter,clssspoints=mykmeans(dataset,k)
show(dataset,k,classCenter,clssspoints)
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通过rubykoans.com，我在about_array_assignment.rb中遇到了这两段代码你怎么知道第一个是非并行赋值，第二个是一个变量的并行赋值？在我看来，除了命名差异之外，代码几乎完全相同。4deftest_non_parallel_assignment5names=["John","Smith"]6assert_equal["John","Smith"],names7end45deftest_parallel_assignment_with_one_variable46first_name,=["John","Smith"]47assert_equal'John
我早就知道Ruby中的“常量”(即大写的变量名)不是真正常量。与其他编程语言一样，对对象的引用是唯一存储在变量/常量中的东西。(侧边栏:Ruby确实具有“卡住”引用对象不被修改的功能，据我所知，许多其他语言都没有提供这种功能。)所以这是我的问题:当您将一个值重新分配给常量时，您会收到如下警告:>>FOO='bar'=>"bar">>FOO='baz'(irb):2:warning:alreadyinitializedconstantFOO=>"baz"有没有办法强制Ruby抛出异常而不是打印警告？很难弄清楚为什么有时会发生重新分配。 最佳答案
目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息，信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非
一、引擎主循环UE版本：4.27一、引擎主循环的位置：Launch.cpp:GuardedMain函数二、、GuardedMain函数执行逻辑：1、EnginePreInit：加载大多数模块int32ErrorLevel=EnginePreInit(CmdLine);PreInit模块加载顺序：模块加载过程：（1）注册模块中定义的UObject，同时为每个类构造一个类默认对象（CDO，记录类的默认状态，作为模板用于子类实例创建）（2）调用模块的StartUpModule方法2、FEngineLoop::Init()1、检查Engine的配置文件找出使用了哪一个GameEngine类（UGame
@作者:SYFStrive @博客首页:HomePage📜：微信小程序📌：个人社区（欢迎大佬们加入）👉：社区链接🔗📌：觉得文章不错可以点点关注👉：专栏连接🔗💃：感谢支持,学累了可以先看小段由小胖给大家带来的街舞👉微信小程序（🔥）目录自定义组件-behaviors 1、什么是behaviors 2、behaviors的工作方式 3、创建behavior 4、导入并使用behavior 5、behavior中所有可用的节点 6、同名字段的覆盖和组合规则总结最后自定义组件-behaviors 1、什么是behaviorsbehaviors是小程序中，用于实现
假设您在Ruby中执行此操作:ar=[1,2]x,y=ar然后，x==1和y==2。是否有一种方法可以在我自己的类中定义，从而产生相同的效果？例如rb=AllYourCode.newx,y=rb到目前为止，对于这样的赋值，我所能做的就是使x==rb和y=nil。Python有这样一个特性:>>>classFoo:...def__iter__(self):...returniter([1,2])...>>>x,y=Foo()>>>x1>>>y2 最佳答案 是的。定义#to_ary。这将使您的对象被视为要分配的数组。irb>o=Obje
我正在使用Dragonfly在Rails3.1应用程序上处理图像。我正在努力通过url将图像分配给模型。我有一个很好的表格:{:multipart=>true}do|f|%>RemovePicture?Dragonfly的文档指出:Dragonfly提供了一个直接从url分配的访问器:@album.cover_image_url='http://some.url/file.jpg'但是当我在控制台中尝试时:=>#ruby-1.9.2-p290>picture.image_url="http://i.imgur.com/QQiMz.jpg"=>"http://i.imgur.com/QQ
使用Paperclip，我想从这样的URL抓取图像:require'open-uri'user.photo=open(url)问题是我最后得到一个像“open-uri20110915-4852-1o7k5uw”这样的文件名。有什么方法可以更改user.photo上的文件名？作为一个额外的变化，Paperclip将我的文件存储在S3上，所以如果我可以在初始分配中设置我想要的文件名就更好了，这样图像就会上传到正确的S3key。像这样:user.photo=open(url),:filename=>URI.parse(url).path 最佳答案
这是我理想中想要的。用户做:a="hello"输出为Youjustallocated"a"!=>"Hello"顺序无关紧要，只要我能实现该消息即可。 最佳答案 不，没有直接的方法可以做到这一点，因为在执行代码之前，Ruby字节码编译器会丢弃局部变量名。YARV(MRI1.9.2中使用的RubyVM)提供的关于局部变量的唯一指令是getlocal和setlocal，它们都对整数索引进行操作，而不是变量名。以下是1.9.2源代码中insns.def的摘录:/****************************************
我是Ruby和RubyonRails世界的新手。我已经阅读了一些指南，但我在使用以下语法时遇到了一些麻烦。我认为在Ruby中使用:condition语法来定义具有某种访问器的类属性，例如:classSampleattr_accessor:conditionend隐式声明“条件”属性的getter和setter。当我查看一些Rails示例代码时，我发现以下示例我并不完全理解。例如:@post=Post.find(params[:id])为什么它使用这种语法访问id属性，而不是:@post=Post.find(params[id])或者，例如:@posts=Post.find(:all):