我正在处理一个非常高维的数据集,并在其上执行了k-means聚类。我正在尝试找到离每个质心最近的20个点。数据集(X_emb)的维度为10x2816。提供的代码是我用来寻找最接近每个质心点的代码。被注释掉的代码是我找到的一个潜在的解决方案,但我不能让它准确地工作。 import numpy as np
import pickle as pkl
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min
from sklearn.neighbors import Nea
我正在做一个项目,在python中创建一个新的“类”来做一些运动学计算。
但是,在给出常见的物理运动学方程的情况下,我很难理解如何用python构建公式。
以下是总体目标:
构造一个名为projectile的类。类变量应包括射弹的高度、落地高度、初始速度和初始速度相对于水平线的角度。类方法应包括计算射程、最大高度和最终速度。
我只定义了新的类和变量,但不确定如何构建函数。任何帮助都会很有帮助。以下是到目前为止的代码:
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import os
#
我尝试使用星星之火的mllib方法,但是任务挂在"collectAsMap at KMeans.scala:302“的舞台上。我的代码是用python写的。有人能告诉我在每一个阶段都发生了什么吗,如“收集在KMeans.scala:436",”聚合在KMeans.scala:404","collectAsMap at KMeans.scala:302“
根据我对numpy的了解,将一个操作应用于数组的每一行,一次一个。广播显然是首选的方法。鉴于此,如何使用shape (N,3)获取数据并将其转换为质心?下面是我正在使用的“坏方法”。这是可行的,但我怀疑它会对大型N造成性能影响
CM = R.sum(0)/R.shape[0]
for i in xrange(R.shape[0]): R[i,:] -= CM
K-质心聚类函数以数值数据矩阵作为输入.然而,我这里只有距离矩阵,我认为k-质心算法确实适用于距离矩阵。
从正式文件中用尽
使用
library(flexclust)
kcca(x, k, family=kccaFamily("kmeans"), weights=NULL, group=NULL,
control=NULL, simple=FALSE)
参数
x A numeric matrix of data, or an object that can be coerced to such a matrix (such as a numeric vector
我正在做一个建造牛顿盆地的老项目,我正努力使它尽快完成。我要加快的第一件事是如何在给定的复点x0上求多项式函数。我想出了4种不同的方法,并用timeit对它们进行了测试。我使用的代码如下:
import timeit
import numpy as np
import random
from numpy import polyval
class Test(object):
re = random.randint(-40000, 40000)/10000
im = random.randint(-40000, 40000)/10000
x0 = complex(re,
下面是kmeans集群的一个简单实现(集群中的点标记在1到500之间):
from pylab import plot,show
from numpy import vstack,array
from numpy.random import rand
from scipy.cluster.vq import kmeans,vq
# data generation
data = vstack((rand(150,2) + array([.5,.5]),rand(150,2)))
# computing K-Means with K = 2 (2 clusters)
centroids,_ =
huge_list参数类似于[[12,12,14],[43,356,23]]。我要将列表转换为set的代码是:
cpdef list_to_set(list huge_list):
cdef list ids
cdef list final_ids=[]
for ids in huge_list:
final_ids.append(set(ids))
return final_ids
我有2800个列表元素,每个元素都有30000个id。大约需要19秒。如何提高绩效?
编辑1:
我没有使用set,而是在numpy中使用了unique,如下所示
我正在尝试开发一个对象跟踪脚本,它可以找到每个时间点上所有对象的质心,这样我就可以根据每帧之间的时间来计算它们的速度。我正在使用基于运动的多目标跟踪教程,并且已经能够成功地将其用于我的视频,但现在我正在试图弄清楚如何提取每个对象的质心数据,并随后计算速度!如果你有任何建议,请让我知道!
最好的,本
function multiObjectTracking()
% Create System objects used for reading video, detecting moving objects,
% and displaying the results.
obj = s
我正在尝试编写一个查询,该查询选择包含某个建筑代码的质心的包(bldg_code = 3)。
这些包裹列在"city.zoning“表中,并包含一个用于每个包裹的PIN、几何学和区域的列。表“building”包含一个用于bldg_type和bldg_code的列,该列指示建筑物类型及其相应的代码。此查询的构建兴趣类型的bldg_code为3。
到目前为止,我已经开发了一个查询,它显示了与构建类兴趣交互的包:
select a.*
from city.zoning a, username.buildings b
where b.bldg_code = 3 and sdo_anyinte