K均值可以理解为试图最小化群集惯性因子的算法。 算法步骤 1. 选择k值，即我们想要查找的聚类数量。 2. 算法将随机选择每个聚类的质心。 3. 将每个数据点分配给最近的质心（使用欧氏距离）。 4. ...将计算新的质心作为属于上一步的质心的点的平均值。换句话说，通过计算数据点到每个簇中心的最小二次误差，将中心移向该点。 6. 返回第3步。 K-Means超参数 · 簇数：要生成的簇和质心数。...它的工作原理是绘制K的上升值与使用该K时获得的总误差。 目标是找到每个群集不会显著上升方差的k。 在这种情况下，我们将选择肘部所在的k = 3。...下图显示了如果我们在每个数据集中使用K均值聚类，即使我们事先知道聚类的确切数量，我们将获得什么： 将K均值算法作为评估其他聚类方法性能的基准是很常见的。...此外，它还可以绘制树状图。树状图是二元分层聚类的可视化。 在底部融合的观察是相似的，而在顶部的观察是完全不同的。对于树状图，基于垂直轴的位置而不是水平轴的位置进行结算。
最近在学PlantUML 太漂亮了 给大家欣赏一下 我也记录一下 @startuml |使用前| start :用户打开旅游App; |#LightSkyBlue|使用后| :用户浏览旅游信息; |...#AntiqueWhite|登机前| :用户办理登机手续; :系统生成登机牌; |使用前| :用户到达机场; |登机前| :用户通过安检; |#LightCoral|乘机中| :用户登机; :飞机起飞;...用户享受飞行服务; |#PaleGreen|登机后| :飞机降落; :用户下飞机; :用户离开机场; stop @enduml 总结一下这里的语法 文档开始与结束标记: @startuml：标记UML图的开始...@enduml：标记UML图的结束。 泳道(Swimlane)定义: |SwimlaneName|：定义一个名为SwimlaneName的泳道。
TF-IDF矩阵 一种用于资讯检索和勘察的一种加权技术，是一种统计方法，用于评估词语或字对文件集与语料库中的重要程度； TF-IDF:TF(词频)和IDF(倒文档频率)的乘积，其中TF表示某个关键词出现的频率...1、选择K个点作为初始质心； 2、将每个点指派到最近的质心，形成K个簇(聚类) 3、重新计算每个簇的质心； 4、重复2-3直至质心基本不变，此时算法达到稳定状态； 需要多次运行，然后比较各次运行结果...，然后选取最优解，K值使用肘部法则进行确定； K-means算法的优缺点 效率高，且不易受初始值选择的影响； 不能处理非球形的簇； 不能处理不同尺寸、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰；...类相互之间的距离的计算方法 离差平方和法–ward 计算两个类别之间的离差平方和，找出最小的离差平方和，然后将这两个类别聚为一类； 类平均法–average 通过计算两个类别之间的所有点的相互距离，求其均值...，然后作为这两个类之间距离均值，找出最小的距离均值，然后将这两个类聚为一类； 最大距离法–complete 让两个类之间相距最远的点作为两个类之间的距离，然后找出最大距离中最小的两个类，将他们聚为一类
森林图常见于元分析，但其使用绝不仅如此，比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果，我想要汇总为一张图，森林图就是个非常好的选择。...ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图，我也尝试使用了metafor包的forest画图函数，但太灵活了，我除了感觉文档画的不错，但实际使用却很难得到想要的结果。...安装： install.packages("forestplot") 文本 森林图可以与文本连接起来并自定义。...文本表 下面是一个使用文本表的例子： library(forestplot) #> 载入需要的程辑包：grid #> 载入需要的程辑包：magrittr #> 载入需要的程辑包：checkmate #...使用表达式 data(HRQoL) clrs <- fpColors(box="royalblue",line="darkblue", summary="royalblue") tabletext <
make_blobs(500, centers=3) Also, since we'll be doing some plotting, import matplotlib as shown: 同样，让我们画些图，...In the first example, we'll pretend we know that there are three centers: 现在我们使用KMeans来找到这些组的中心。...KMeans其实是一个非常简单的计算集群之间距离的平方和的最小均值的算法，我们将要再次计算平方和的最小值。...following: 它在预先定义了聚类数量K后执行，然后在以下步骤中交替。...centroid by calculating the mean of each observation assigned to this cluster 通过计算每一个被分配到集合里的观测值来更新每一个质心
K均值聚类算法概述：K均值是一种基于划分的方法。首先选择K个初始质心，然后通过迭代优化，将每个数据点分配到距离最近的质心，更新质心位置，直到收敛。其目标是最小化簇内的方差。工作原理：选择K个初始质心。...优缺点：K均值在处理大规模数据时效率高，但其对初始质心的选择敏感，可能陷入局部最优；另外，K的值需要提前确定。...Clustering")plt.show()扩展：可进一步介绍K均值++初始化方法（K-means++），通过优化初始质心选择来提高收敛性和结果质量。...特征提取：我们使用 TfidfVectorizer 将文本转换为 TF-IDF 特征表示，移除英文停用词。...实际应用场景：客户分群：使用K均值或层次聚类对客户数据进行分类，提供个性化服务。图像分割：利用DBSCAN识别图像中的物体轮廓。文本聚类：通过层次聚类对新闻或文档进行分组，形成主题集群。
通过计算不同K值下的聚类误差平方和（SSE），画出K与SSE的关系图，寻找“肘部”位置。这个位置对应的K值通常是最佳选择。...(kmeans.inertia_) # 绘制肘部法则图 plt.plot(k_range, sse, marker='o') plt.title("Elbow Method for Optimal K...值 最后，我们通过肘部法则帮助选择K值： # 绘制肘部法则图 sse = [] k_range = range(1, 11) for k in k_range: kmeans = KMeans...为避免局部最优解，可以使用**K均值++**进行质心初始化。 10. 总结：K均值聚类的价值与应用 K均值聚类是一个简单且高效的无监督学习算法，广泛应用于数据分析、市场营销、图像处理等领域。...虽然 K 均值算法在一些情况下存在挑战（如簇数选择、对初始质心的敏感性等），但通过使用 K 均值++、Mini-batch K 均值等改进方法，可以显著提升其表现。
常用距离： 欧氏距离，euclidean–通常意义下的距离； 马氏距离，manhattan–考虑到变量间的相关性，且与变量单位无关； 余弦距离，cosine–衡量变量相似性； TF-IDF...矩阵 一种用于资讯检索和勘察的一种加权技术，是一种统计方法，用于评估词语或字对文件集与语料库中的重要程度； TF-IDF:TF(词频)和IDF(倒文档频率)的乘积，其中TF表示某个关键词出现的频率，IDF...1、选择K个点作为初始质心； 2、将每个点指派到最近的质心，形成K个簇(聚类) 3、重新计算每个簇的质心； 4、重复2-3直至质心基本不变，此时算法达到稳定状态； 需要多次运行，然后比较各次运行结果...，然后选取最优解，K值使用肘部法则进行确定； K-means算法的优缺点 效率高，且不易受初始值选择的影响； 不能处理非球形的簇； 不能处理不同尺寸、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰；...，然后作为这两个类之间距离均值，找出最小的距离均值，然后将这两个类聚为一类； 最大距离法–complete 让两个类之间相距最远的点作为两个类之间的距离，然后找出最大距离中最小的两个类，将他们聚为一类
K均值（K-Means）算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇的中心点代表该簇的质心，使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。...在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法，并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法？...算法首先随机初始化K个质心，然后将每个样本点分配给距离最近的质心所属的簇，然后更新每个簇的质心，重复这个过程直到簇不再发生变化或达到最大迭代次数。 使用Python实现K均值算法 1....可视化结果 最后，我们可以绘制数据点和聚类中心的可视化图： plt.figure(figsize=(8, 6)) for i, cluster in enumerate(clusters): cluster...希望本文能够帮助读者理解K均值聚类算法的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现K均值算法。
因此，更建议在绘制集群的推断之前，多次运行K均值算法。 然而，每次运行K均值时设置相同的种子值是有可能得出相同的聚类结果的，但是这样做只是通过对每次的运行设置相同的随机值来进行简单的算法选择。...在对数据集执行K均值聚类分析以后，你得到了下面的树形图。从树形图中可以得出那些结论呢？...在聚类分析中有28个数据点 被分析的数据点里最佳聚类数是4 使用的接近函数是平均链路聚类 对于上面树形图的解释不能用于K均值聚类分析 答案：D 树形图不可能用于聚类分析。...给定具有以下属性的六个点： 如果在层次聚类中使用组平均值接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？...给定具有以下属性的六个点： 如果在层次聚类中使用 Ward 方法的接近函数，可以通过下面哪些聚类表示和树形图来描述？ 答案：D Ward 方法是一种质心算法。
除了统计图表外，seaborn也可以绘制热图，而且支持聚类树的绘制，绘制热图有以下两个函数 1. heatmap, 绘制普通的热图 2. clustermap，绘制带聚类数的热图 1. heatmap...在imshow中的部分参数在该函数中也是可以使用的，比如vmin, vmax,cmap等参数。...除了通用参数外，该函数有两个特色，第一就是可以方便的添加分割线，使图片更加的美观，使用linescolor和linewidth参数指定分割线的颜色和宽度，用法如下 >>> sns.heatmap(data...2. clustermap clustermap绘制带聚类数的热图，基本用法如下 >>> data = np.random.rand(10,5) >>> df = pd.DataFrame(data)
聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类（K-means），因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。 1. 输入数据一般需要做缩放，如标准化。...另一种看法是，如果你的K均值结果总在大幅度变化，比如不同簇中的数据量在多次运行中变化很大，那么K均值不适合你的数据，不要试图稳定结果 [2]。...我个人倾向于后者的看法，K均值虽然易懂，但效果一般，如果多次运行的结果都不稳定，不建议使用K均值。...基本上现在的K均值实现都是K-means++，速度都不错。但当数据量过大时，依然可以使用其他方法，如MiniBatchKMeans [3]。...仅当数据量巨大，且无法降维或者降低数量时，再尝试使用K均值。 一个显著的问题信号是，如果多次运行K均值的结果都有很大差异，那么有很高的概率K均值不适合当前数据，要对结果谨慎的分析。
假设某天某地每三个小时取样的气温为 0时 3时 6时 9时 12时 15时 18时 21时 24时 3℃ 5℃ 6℃ 3℃ 1℃ 3℃ 3℃ 2℃ 3℃ 针对温度变化趋势绘制雷达图： 代码如下： import...linewidth=2) ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei") ax.set_title("温度变化雷达图"
内容目录 1 K均值算法2 二分K均值算法3 K-means++ 1 K均值算法 K均值算法是一种聚类算法，自动的将数据组成聚类。...3） 重新计算划分之后的每个类的质心 4） 重复迭代步骤（2）-（3），直到前后两次结果的质心相等或者距离小于给定阈值，结束聚类。 K均值的迭代过程如图，+为质心，经过3次迭代之后数据被分成三类。...优点： 当数据分布是球状密集的，但类之间的区别也比较明显时效果较好，k均值仅限于具有中心（质心）概念的数据。...缺点： 1）K均值算法的初始中心点选择对算法影响较大，随机选择的质心可能导致迭代次数很多或者算法陷入局部最优。 2）在选择质心时k的个数需要基于经验和多次试验进行设置，不同数据k的选择也不一样。...2 二分K均值算法 二分k均值（bisecting k-means）算法为解决随机选择质心问题，不太受初始化问题的影响。
前言 官网 https://mermaid.js.org/ 在线编辑器 https://mermaid.live/edit Mermaid能绘制哪些图？...饼状图：使用pie关键字，具体用法后文将详细介绍 流程图：使用graph关键字，具体用法后文将详细介绍 序列图：使用sequenceDiagram关键字 甘特图：使用gantt关键字 类图：使用classDiagram...关键字 状态图：使用stateDiagram关键字 用户旅程图：使用journey关键字 基本格式 ```mermaid pie ``` Pie(饼图) 语法——仅供参考，建议直接看实例 从pie关键字开始图表...然后使用title关键字及其在字符串中的值，为饼图赋予标题。...方向 方向：用于开头，声明流程图的方向。
via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热图的库，基本代码是我一年多之前写的，最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源...使用方法很简单，比如： # -*-coding:utf-8-*- import urllibfrom pyheatmap.heatmap import HeatMap def main():...目前这个库可以生成两种图片：点击图、热图。 点击图效果如下： ? 热图效果如下： ? 绘制图片时，还可以指定一个底图，这个底图可以是任意图像，也可以是另一个点击图。...关于绘制热图中用到的方法，可以参考我以前的文章，比如 关于网页点击热区图、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于热区图的色盘 http://oldj.net.../article/heat-map-colors/ 其中热图绘制中还用到了 Bresenham画圆算法 http://oldj.net/article/bresenham-algorithm/
聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 这里直接 sklearn 里的数据集 from sklearn.datasets.samples_generator... # 初始化，参数 n_clusters(K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心) def __init__(self, n_clusters=6, max_iter... c_index = np.argmin(distances, axis=1) # 得到 100x1 的矩阵 # 3.对每一类数据进行均值计算，更新质心点的坐标...，更新第 i 个质心 self.centroids[i] = np.mean(data[c_index==i], axis=0) # 得到一行数据，使用了布尔索引...[-0.02708305 5.0215929 ] [-5.37691608 1.51403209]] array([-2.70199956, 3.26781249]) 3.测试 # 定义一个绘制子图的函数
K-Means算法 k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。...算法流程 K-Means聚类首先随机确定 K 个初始点作为质心（这也是K-Means聚类的一个问题，这个K值的不合理选择会使得模型不适应和解释性差）。...然后将数据集中的每个点分配到一个簇中， 具体来讲，就是为每个点找到距其最近的质心（这里算的为欧式距离，当然也可以使用其他距离）， 并将其分配该质心所对应的簇；这一步完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值...将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇, 计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 实战 构造数据 首先，我们用make_blobs创建数据集，如图所示。...{}, cost={}".format(n_clusters, int(kmean.score(X)))) # result # kmean: k=3, cost=-668 绘制聚类结果 最后，我们通过
你好，我是 zhenguo 今晚分享一个很不错的 seaborn 可视化实战入门材料，这个实战教程来自于 kaggle, 使用的是美国警察开枪数据集，大小1M，一共5个csv文件 使用 seaborn...作者分析了与开枪相关的各个因素，并使用 seaborn 绘制了如下十几类图，作为数据分析和seaborn学习非常适合。
打开 starUML 2.8.0 for Mac软件，在Model Explorer下右键新建时序图（顺序图）; ? 修改时序图名称； ? Toolbox中时序图控件的含义： ?...调整时序图控件比例大小： ? ? ? ? 序列图主要用于展示对象之间交互的顺序。 序列图将交互关系表示为一个二维图。纵向是时间轴，时间沿竖线向下延伸。横向轴代表了在协作中各独立对象的类元角色。...当使用下划线时，意味着序列图中的生命线代表一个类的特定实体。 ? 2. 同步消息 发送人在它继续之前，将等待同步消息响应 ? 3....可以使用临界来指示发生中断的条件。 Par 并行 并行处理。 片段中的事件可以交错。 Critical 关键 用在 Par 或 Seq 片段中。 指示此片段中的消息不得与其他消息交错。
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