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2019-06-16 中新经纬

   

我的帝国30MB破解版scikit-learn的DBSCAN算法实现提供了缺省的「eps」和「min_samples」参数,但是在一般情况下,用户需要对他们进行调优。参数「eps」是两个数据点被认为在同一个近邻中的最大距离。参数「min_samples」是一个近邻中在同一个簇中的数据点的最小个数。在本文中,我们使用Iris数据集来完成初级的预测工作。这个数据集包含150条记录,每条记录由5个特征构成花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度、花的类别。花的类别包含IrisSetosa、IrisVIrginica和IrisVersicolor三种。本文中向无监督算法提供了鸢尾花的四个特征,预测它属于哪个类别。在这里,具备4个特征(4维)的Iris数据集被转化到二维空间,并且在二维图像中进行展示。类似地,t-SNE模型可用于具备n个特征的数据集。层次聚类的实现可以用dendrogram进行展示。接下来,我们一起来看一个粮食数据的层次聚类示例。数据集链接:

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纽约国际监督学习VS无监督学习本文使用Python环境下的sklearn库来加载Iris数据集,并且使用matplotlib进行数据可视化。以下是用于探索数据集的代码片段:紫色:Setosa,绿色:Versicolor,黄色:Virginica层次聚类的实现可以用dendrogram进行展示。接下来,我们一起来看一个粮食数据的层次聚类示例。数据集链接:

石家庄夜阑珊ktv妹子K均值和层次聚类之间的差别K均值算法的Python实现:如上所示,左图是没有进行分类的原始数据,右图是进行聚类之后的数据(根据数据本身的特征将其分类)。当给出一个待预测的输入时,它会基于其特征查看自己从属于哪一个簇,并以此为根据进行预测。这是一种可视化的无监督学习方法。t-SNE指的是t分布随机邻居嵌入(t-distributedstochasticneighborembedding)。它将高维空间映射到一个可视化的二维或三维空间中。具体而言,它将通过如下方式用二维或三维的数据点对高维空间的对象进行建模:以高概率用邻近的点对相似的对象进行建模,而用相距较远的点对不相似的对象进行建模。

(编辑:董文博)
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