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RSS订阅原创 聚类算法（K-means）
概论from sklearn.cluster import Kmeans实现原理1.随机选取K个样本作为初始质心。2.循环，将每个样本分配到离他们最近的质心，形成K个簇3.对于每个簇，计算被分到该簇的所有样本点的平均值作为新的质心4.当质心不再发生变化，迭代停止，聚类完成。计算公式对于一个簇来讲，所有样本点到质心的距离之和越小，该簇的样本就越相似，簇类差异越小。而距离衡量的方法有三种：欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离。...
2022-03-29 14:21:59
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原创 混淆矩阵（Confusion Matrix）
混淆矩阵混淆矩阵（Confision Matrix）是一种N*N表格，用于总结分类模型的预测效果。N表示类别个数，横轴表示实际的标签，纵轴表示模型预测的标签。Precise（精确率）=TP/(TP+FP)精确率：指模型正确预测正类的频率。Recall（召回率）=TP/(TP+FN)召回率：指模型正确识别实际的正类标签。F1(调和均值)=2TP/2TP+FP+FNF1：反映算法性能准确率错误率参考示例代码from sklearn.metrics import confusio
2022-03-16 11:04:01
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空空如也
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