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k-means离群点检测
1算法思路
K-means算法
先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了,每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个:
1)没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类。
2)没有(或最小数目)聚类中心再发生变化。
3)误差平方和局部最小。
2算法步骤 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-06-17 08:21:18下载
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- 2022-07-10 10:20:02下载
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用vfp开发的WEB的人事管理系统,很不错!-Personnel management system based on WEB, using VFP. very good.
- 2022-06-25 23:44:50下载
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机器学习实战kNN.py
这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离,有个这个距离,就可以进行分类了。
简称kNN。
已知:训练集,以及每个训练集的标签。
接下来:和训练集中的数据对比,计算最相似的k个距离。选择相似数据中最多的那个分类。作为新数据的分类.
- 2022-07-15 09:47:18下载
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