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K-meansK选取

当然,这也是该方法被称为手肘法原因。 1.2 实践 我们对预处理后数据.csv 数据利用手肘法选取最佳聚类数k。...具体做法是让k1开始取值直到取到你认为合适上限(一般来说这个上限不会太大,这里我们选取上限为8),对每一个k进行聚类并且记下对于SSE,然后画出k和SSE关系图(毫无疑问是手肘形),最后选取肘部对应...2.2 实践 我们同样使用2.1数据集,同样考虑k等于1到8情况,对于每个k进行聚类并且求出相应轮廓系数,然后做出k和轮廓系数关系图,选取轮廓系数取值最大k作为我们最佳聚类系数 聚类数k...但是,值得注意是,k和SSE手肘图可以看出,当k取2时,SSE还非常大,所以这是一个不太合理聚类数,我们退而求其次,考虑轮廓系数第二大k4,这时候SSE已经处于一个较低水平,因此最佳聚类系数应该取...参考: kmeans算法原理以及实践操作(多种k确定以及如何选取初始点方法) 【转】K-means聚类最优k选取

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Python - 字典求和

字典链接到特定键相加需要提取与指定键匹配。 语法 sum_of_values = sum(dictionary[key]) “字典”:应从中提取值字典名称。...步骤2:可以访问与提供键关联字典列表。 第 3 步:要计算总和,请使用 sum() 函数。 步骤 4:将总和分配给在步骤 1 创建变量。 步骤5:应打印或返回总和。...,利用预先存在 Python 函数来计算“工资”字典包含元素总数并安排结果。...在这种情况下,集合表示“工资”字典包含条目。绕过“sum()”函数“工资”字典条目,可以轻松确定总收入。...通过使用“wages.values()”作为“total()”参数,它从字典获取值。 计算出总计随后记录在容器“总计”。将来,将使用“output()”函数来呈现结果。

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【Python】字典 dict ① ( 字典定义 | 根据键获取字典 | 定义嵌套字典 )

一、字典定义 Python 字典 数据容器 , 存储了 多个 键值对 ; 字典 在 大括号 {} 定义 , 键 和 之间使用 冒号 : 标识 , 键值对 之间 使用逗号 , 隔开 ; 集合...也是使用 大括号 {} 定义 , 但是 集合存储是单个元素 , 字典存储是 键值对 ; 字典 与 集合 定义形式很像 , 只是 字典 元素 是 使用冒号隔开键值对 , 集合元素不允许重复..., 同样 字典 若干键值对 , 键 不允许重复 , 是可以重复 ; 字典定义 : 定义 字典 字面量 : {key: value, key: value, ... , key: value...使用 括号 [] 获取 字典 ; 字典变量[键] 代码示例 : """ 字典 代码示例 """ # 定义 字典 变量 my_dict = {"Tom": 18, "Jerry": 16, "...字典 键 Key 和 Value 可以是任意数据类型 ; 但是 键 Key 不能是 字典 , Value 可以是字典 ; Value 是 字典 数据容器 , 称为 " 字典嵌套 "

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如何在字典存储路径

在Python,你可以使用嵌套字典(或其他可嵌套数据结构,如嵌套列表)来存储路径。例如,如果你想要存储像这样路径和:1、问题背景在 Python ,我们可以轻松地使用字典来存储数据。...字典是一种无序键值对集合,键可以是任意字符串,可以是任意类型数据。我们还可以使用字典来存储其他字典,这样就形成了一个嵌套字典。有时候,我们需要存储一个字典中值路径。...但是,如果我们需要存储 city 路径呢?我们不能直接使用一个变量 city_field 来存储这个路径,因为 city 是一个嵌套字典。...2、解决方案有几种方法可以存储字典中值路径。第一种方法是使用循环。我们可以使用一个循环来遍历路径每个键,然后使用这些键来获取值。...例如,我们可以使用以下代码来获取 city :print reduce(lambda x, y: x[y], city_field, person)这种方法比第一种方法更简洁,但是它有一个缺点:它只适用于路径键都是字符串情况

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Python相同在内存到底会保存几份

Python采用基于内存管理模式,相同在内存只有一份。这是很多Python教程上都会提到一句话,但实际情况要复杂多。什么才是?什么样才会在内存只保存一份?这是个非常复杂问题。...0、首先明确一点,整数、实数、字符串是真正意义上,而上面那句话”主要指整数和短字符串。...对于列表、元组、字典、集合以及range对象、map对象等容器类对象,它们不是普通”,即使看起来是一样,在内存也不会只保存一份。 ?...对于[-5, 256]之间整数,系统会进行缓存,系统本身也有大量对象在引用这些。 ? 不在[-5, 256]之间整数,系统不会进行缓存。 ? 2、然而,在下面的情况,却又打破了这个规律。 ?...那是不是可以说,如果把大整数放进列表或元组,在内存中就只有一份了呢?错!不能这么说。准确地说,应该是同一个列表或元组大整数在内存中会保存一份。 ?

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如何 100 亿 URL 找出相同 URL?

对于这种类型题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件 URL 按照某个特征划分为多个小文件,使得每个小文件大小不超过 4G,这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...使用同样方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同 URL 都在对应小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应小文件不可能有相同 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独文件

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面试:如何 100 亿 URL 找出相同 URL?

对于这种类型题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件 URL 按照某个特征划分为多个小文件,使得每个小文件大小不超过 4G,这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...使用同样方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同 URL 都在对应小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应小文件不可能有相同 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独文件

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设计在单链表删除相同多余结点算法

这是一个无序单链表,我们采用一种最笨办法,先指向首元结点,其元素为2,再遍历该结点后所有结点,若有结点元素与其相同,则删除;全部遍历完成后,我们再指向第二个结点,再进行同样操作。...这样就成功删除了一个与首元结点重复结点,接下来以同样方式继续比较,直到整个单链表都遍历完毕,此时单链表已无与首元结点重复结点;然后我们就要修改p指针指向,让其指向首元结点下一个结点,再让q指向其下一个结点...,继续遍历,将单链表与第二个结点重复所有结点删除。...继续让q指向结点下一个结点与p指向结点元素比较,发现不相等,此时继续移动q,移动过后q指针域为NULL,说明遍历结束,此时应该移动指针p。...通过比较发现,下一个结点元素与其相等,接下来就删除下一个结点即可: 此时p指针域也为NULL,算法结束。

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面试:如何 100 亿 URL 找出相同 URL?

对于这种类型题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件 URL 按照某个特征划分为多个小文件,使得每个小文件大小不超过 4G,这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...使用同样方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同 URL 都在对应小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应小文件不可能有相同 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独文件

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requests库解决字典列表在URL编码时问题

本文将探讨 issue #80 中提出技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型 _encode_params 方法处理列表作为字典情况。...这是因为在 URL 编码,列表会被视为字符串,并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题,我们需要在 URL 编码之前对字典进行处理。一种可能解决方案是使用 doseq 参数。...在 Python urllib.parse ,urlencode 方法有一个 doseq 参数,如果设置为 True,则会对字典进行序列化,而不是将其作为一个整体编码。...在该函数,我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码,同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式,我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典情况。...结论本文讨论了 issue #80 中提出技术问题,即如何在模型 _encode_params 方法处理列表作为字典情况。

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面试经历:如何 100 亿 URL 找出相同 URL?

对于这种类型题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件 URL 按照某个特征划分为多个小文件,使得每个小文件大小不超过 4G,这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...使用同样方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同 URL 都在对应小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应小文件不可能有相同 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独文件

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