最大最小距离算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-06-21 17:30:00 发布

HackDashX

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本文介绍了最大最小距离算法在Python中的实现，利用NumPy和SciPy库计算数据集中的样本间距离，找出最相似和最不相似的样本对，适用于数据挖掘、聚类分析和异常检测场景。

最大最小距离算法的Python实现

最大最小距离算法是一种用于寻找数据集中最相似和最不相似样本之间距离的算法。它可以帮助我们在数据集中找到最相似的样本对，或者找到最不相似的样本对。在本文中，我们将使用Python来实现这个算法。

算法实现步骤如下：

导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

我们将使用NumPy库来处理数组和向量运算，以及SciPy库中的cdist函数来计算样本之间的距离。

定义函数来计算最大最小距离：

def max_min_distance(data

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Python 最大最小距离算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

07-06

275

最大最小距离算法（Maximum Minimum Distance Algorithm），又称为k-d树算法或者空间分区树算法，是一种用于解决最近邻问题的算法。最大最小距离算法（Maximum Minimum Distance Algorithm），又称为k-d树算法或者空间分区树算法，是一种用于解决最近邻问题的算法。最大最小距离算法（Maximum Minimum Distance Algorithm），又称为k-d树算法或者空间分区树算法，是一种用于解决最近邻问题的算法。

Python:实现最大最小距离算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

01-31

693

Python:实现最大最小距离算法(附完整源码)

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最小最大距离法（python实现）

04-30

最小最大距离法（python实现），用于实现样本聚类，含数据示例

Python最小距离法

04-06

对Iris数据进行两个特征选取，共6种组合，计算类别可分性准则函数J值，得出最好的分类组合，画出各种组合的分布图； 2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；

用Python实现寻找最大最小值之间的距离算法

HackVibe的博客

08-09

407

最大最小值之间的距离是指在一组数中，最大值与最小值之间的差值。在数据处理中，这个距离是一项重要的统计指标。本文将介绍如何使用Python编写一个程序来计算最大最小值之间的距离，并展示完整的源代码。本文展示了如何用Python编写一个计算最大最小值之间距离的算法，并提供了完整的源代码。希望这篇文章能够帮助读者更好地理解数据处理中的基本统计概念，并为他们开发自己的程序提供启示。在上面的代码中，我们使用了一个简单的测试样例来检验程序是否可行，即当输入数据。函数获得最大值和最小值，并计算它们之间的距离。

python最大最小距离算法贴近度评价法

weixin_30381793的博客

03-13

1162

1、大最小贴近度评价法　　概念：　　　　贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度，在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别。为衡量待识别子集的类别，需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度。上表中第一列是优化（标杆）模糊集合（共15项因子），第二列是待判定的集合，第三列是（1）式的分子项，第四列是（1）式的分母项，贴近度=第三列数据求和/第四列数据求...

基于加权密度与最大最小距离优化的Kmeans聚类算法及其Python实现

05-30

内容概要：本文介绍了一种改进的Kmeans聚类算法，通过引入加权密度和最大最小距离准则来优化初始聚类中心的选择，从而提高聚类结果的准确性和稳定性。文章详细描述了算法的各个步骤，从数据预处理到最终的聚类结果...

精选资源

基于python聚类算法的实现-包含：最大最小距离算法、近邻聚类算法、层次聚类算法、K-均值聚类算法、ISODATA聚类算法

08-23

基于python聚类算法的实现--包含：最大最小距离算法、近邻聚类算法、层次聚类算法、K-均值聚类算法、ISODATA聚类算法

基于加权密度和最大最小距离的Kmeans聚类算法程序实现

最新发布

08-02

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最大最小聚类算法实现（python版本）

qq_48885546的博客

09-11

258

模式识别中最大最小聚类算法的简单实现（python） import numpy as np def Maximum_and_minimum_clustering_algorithm(data,t): classfiy=[data[0]] del(data[0]) #寻找第二个类别 maxdistance=np.sqrt(sum(np.power((np.array(data[0]) - np.array(classfiy[0])), 2))) index=0

聚类算法最大最小距离

11-21

最大最小距离聚类算法模式识别聚类算法

聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。

06-21

3285

最大最小距离聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，旨在根据每个样本点与其他点的最大最小距离之比来确定簇的核心点。C-均值算法（K-means）是一种常见的聚类分析方法，被广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。

python实现最大最小聚类（学习记录补发）

qq_48885546的博客

01-19

476

在这里插入代码片 import math import random def Euclidean_distance(list1,list2): distance=0.0 for i in range(0,len(list1)): distance=distance+(list1[i]-list2[i])**2; return math.sqrt(distance) def Maximum_and_minimum_clustering_algorithm(data,t)

2021-10-14

weixin_43894617的博客

10-14

200

最大最小距离法实验预习 1实验目的本实验的目的是使学生了解最大最小距离法聚类方法，掌握最大最小距离聚类分析法的基本原理，培养学生实际动手和思考能力，为数据分析和处理打下牢固基础。 2实验算法（1）：任意选取一个样本模式作为第一聚类中心Z1。（2）：选择离Z1最远欧氏距离的模式样本作为第二聚类中心Z2。（3）：逐个计算每个模式样本与已确定的所有聚类中心之间的欧式距离,并选出其中的最小欧式距离。也就是说，所有的模式样本分别和Z1，Z2、…Zn求欧式距离，每个模式样本会分别得到和Z1、Z2、…Zn的欧式距

python 求各种距离公式（numpy矩阵）

知识搬运者

01-07

8982

导入必要库： from scipy.spatial.distance import pdist, squareform 一、距离计算（压缩成一维的） 1、欧式距离计算数组矩阵 X 样本之间的欧式距离，返回值为 Y 为压缩距离元组或矩阵（以下等同） X = pdist(X, 'euclidean') 2、明氏距离 X = pdist(X, 'minkowski', p) 3、曼哈顿距离 Y = pdist(X, 'cityblock') 4、标准化欧式距离 ...

numpy计算常见的距离

qq_44425179的博客

04-16

1314

既然欧几里得距离无法忽略指标度量的差异，所以在使用欧氏距离之前需要对底层指标进行数据的标准化，而基于各指标维度进行标准化后再使用欧氏距离就衍生出来另外一个距离度量——马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance），简称马氏距离。显然， A离左边的更近， A属于左边总体的概率更大，尽管A与a的欧式距离远一些。欧氏距离是基于各维度特征的绝对数值，需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。马氏距离是基于样本分布的一种距离。

python 优化函数,python – 如何在numpy中优化此函数的计算？

weixin_30092093的博客

03-25

232

优化阶段#1我的第一个优化级别是在引入新轴时使用循环代码直接转换为基于广播的代码,因此不具有内存效率,如下所示 –p1 = (-((X[:,None] - Y)**2)/c1)-c2p11 = p1.sum(2)p2 = np.exp(p11+c3)out = np.log(p2.sum(0)).mean()优化阶段#2考虑到我们打算将常量的操作分开,最后进行了一些优化,最后我得到了以下结果 –c...

最大最小距离算法

weixin_43255962的博客

12-16

4222

步骤: 1.从初始数据集D={x1，x2，… xn}中选取一个点作为第一个聚类中心z1 2.计算数据集D中其他点到z1的距离集合d1i={d12,d13,…d1n}，选择其中最大的max{d1i}对应的点作为第二个聚类中心z2. 3.计算D中各点到z1,z2的举例d1i,d2i,找到其中每对的最小值的min{d1i,d2i}，（注，min{d1i,d2i}是一个数据集，是{min{d11.d21...

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