登录
首页 » python » k-means的python实现

k-means的python实现

于 2023-01-14 发布 文件大小:2.37 kB
0 60
下载积分: 2 下载次数: 2

代码说明:

聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型,K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中,一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何,会用一些指标来评价。 

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 语音识别代码
    语音识别代码
    2020-12-05下载
    积分:1
  • Fisher分类器
    说明:  Fisher线性判别器实现两类数据分类。(Fisher linear discriminant implements two kinds of data classification.)
    2020-11-26 21:40:55下载
    积分:1
  • python
    文本数据预处理,包括分词,去停词,读取文件等操作(Word segmentation data preprocessing)
    2017-09-04 16:55:17下载
    积分:1
  • 手写图片识别
    使用人工神经网络实现手写图片的识别。。。。。。。(Recognition of handwritten pictures based on Neural Network)
    2018-10-03 15:37:49下载
    积分:1
  • 任意多边形
    说明:  python 调用 cad 随机骨料模型(Python calls CAD random aggregate model)
    2020-07-10 15:28:59下载
    积分:1
  • Word助手(项目源码下载)-Python项目开发案例集锦08.zip
    Word助手(项目源码下载)-Python项目开发案例集锦08.zip
    2019-09-22下载
    积分:1
  • tfAlexNet-master
    基于tensorflow的alexnet实现,用于机器学习图片分类网络模型入门(Tensorflow based alexnet implementation for machine learning picture classification network model introduction)
    2017-12-05 18:43:25下载
    积分:1
  • ABAQUS损伤塑性混凝土模型_inp
    ABAQUS损伤塑性混凝土模型,关于在ABAQUS中进行混凝土本构关系的描述(ABAQUS Damage Plastic Concrete Model, Description of Constitutive Relation of Concrete in ABAQUS)
    2020-10-27 21:49:58下载
    积分:1
  • 实体识别(Bert-BiLSTM-CRF-pytorch版源代码)
    Bert-BiLSTM-CRF-pytorch版源代码,实体识别
    2021-10-22 00:31:09下载
    积分:1
  • KNN&SVM&KMEANS&RFE
    说明:  1,載入iris 數劇集並設置提取60%的數據做為訓練集,40%數據做為測試集執行KNN 分類算法,並執行五次的交叉驗證(CV)和顯示準確率和混淆矩陣,並找出最佳K值。 2,載入iris 數劇集並設置提取60%的數據做為訓練集,40%數據做為測試集,執行支持向量機(SVM) 算法,並執行五次的交叉驗證(CV)和顯示準確率和混淆矩陣。 3,載入iris 數據集並執行KMEANS 聚類算法家數具分成五個群體,顯示準確率 4,載入iris 數據集執行線性迴歸算法,並利用特徵萃取(Feature Extraction)中的Recursive feature elimination (RFE)對iris 數據集中的特徵欄位進行重要性排序(1. Load iris series and set 60% data as training set and 40% data as test set to implement KNN classification algorithm, and perform five times of cross validation (CV) and display accuracy and confusion matrix, and find out the best K value. 2. Load iris series and set 60% data as training set and 40% data as test set, execute support vector machine (SVM) algorithm, and perform five times of cross validation (CV) and display accuracy and confusion matrix. 3. Loading iris data set and executing kmeans clustering algorithm, the number of users is divided into five groups, showing the accuracy rate 4. Load iris data set, execute linear regression algorithm, and use recursive feature elimination (RFE) in feature extraction to sort the importance of feature fields in iris dataset)
    2020-07-04 13:35:59下载
    积分:1
  • 696524资源总数
  • 103945会员总数
  • 46今日下载