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编程问答
iris
2024-10-14
K-means 算法、层次聚类、密度聚类对鸢尾花(Iris)数据进行聚类
目录1.基础知识1.1 K-Means算法1.2 层次聚类(HierarchicalClustering)1.3 密度聚类(DBSCAN)1.4 距离和相似度度量方法1.5总结:2.K-means算法对鸢尾花(Iris)数据进行聚类2.1导入所需的模块2.1.1代码片段:2.1.2实现目的:2.1.3代码解释:2.2加载并标准化鸢尾花数据
2024-10-11
鸢尾花数据-朴素贝叶斯、PCA,高斯混合聚类
目录1.导入相关模块2.导入数据和画图3.分割数据有监督学习示例:鸢尾花数据分类4.高斯朴素贝叶斯无监督学习示例:鸢尾花数据降维5.PCA数据降维无监督学习示例:鸢尾花数据聚类6.高斯混合模型1.导入相关模块importnumpyasnpimprortpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt
2024-09-29
Python和C++及MATLAB距离相关性生物医学样本统计量算法及数据科学
2024-09-26
Python从0到100(五十八):机器学习-随机森林及对复杂数据集分类
随机森林通过构建多个决策树来完成分类或回归任务。随机森林的核⼼思想是通过多个弱学习器(决策树)的集成来构建⼀个强学习器,从⽽提⾼模型的泛化能⼒和稳定性。1.基本原理随机森林的基本原理如下:从训练集中随机抽取⼀定数量的样本(有放回抽样),构建⼀个决策树(称为⾃助采样法或
2024-09-24
kl散度,K近邻估计法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本的分类与回归方法,通常用于分类任务。在Python中,你可以使用scikit-learn库来实现KNN算法
K近邻估计法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种基本的分类与回归方法,通常用于分类任务。在Python中,你可以使用scikit-learn库来实现KNN算法。下面是一个简单的示例,展示如何使用scikit-learn来实现KNN分类器。首先,确保你已经安装了scikit-learn库。如果没有安装,可以通过运行pipinsta
2024-09-15
使用knn算法对iris数据集进行分类
程序功能使用scikit-learn库中的鸢尾花数据集(Irisdataset),并基于KNN(K-NearestNeighbors,K近邻)算法进行分类,最后评估模型的准确率。代码fromsklearnimportdatasets#加载鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris()#查看数据集中的特征和目标print(iris.data[
2024-09-13
利用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化:最佳实践与技巧
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式,并有效地传达我们的发现。在Python领域,Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库,它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实
2024-09-12
WPF 的 WriteableBitmap 在 Intel 11 代 Iris Xe Graphics 核显设备上停止渲染
在Intel11代锐炬Intel®Iris®XeGraphics核显设备上,如果此设备使用旧版本驱动,则可能导致WPF的WriteableBitmap停止渲染。此问题和WPF无关,此问题是Intel的bug且最新驱动版本已修复官方问题记录地址:https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000
2024-09-09
关于交叉验证的一些介绍
在这篇文章中,我将介绍“交叉验证”这一评估泛化性能的统计学方法,它比起单次划分训练集与测试集的方法更稳定与全面。首先我会简单介绍它的概念,然后是分层k折交叉验证和其他策略,最后是一些代码实现。一、概念交叉验证(k-foldcross-validation),是指将数据集进行多次划分,分为几