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1. sklearn.manifold 1.1 TSNE降维算法 from sklearn.manifold import TSNE TSNE(random_state=0).fit_transform(data) 2. sklearn.metrics 2.1 计算轮廓系数 silhouette_score from sklearn.metrics import silhouette_score labels = KMeans(n_clusters=2,random_state=0).fit_predi
2020-05-08 17:41:12
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原创 K-means、K-means++、ISODATA
一、K-means K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心，即使相同的K值，分类结果会也受到初始点的选取而有所区别。人工指定比较合理的K值，通过多次随机初始化聚类中心选取比较满意的结果。 二、K-means++ K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心： 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K)，则在选取第n+1个聚类中心时：距离当前n个聚类中心越远的...
2020-05-08 17:28:17
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原创 时间轴处理的一些想法
第一种,转换时间戳,然后加减的 # datetime对象转换成时间字符串 datetime_str = datetime.strftime(datetime.now(), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(datetime_str) # datetime对象转换成时间戳 datetime_stamp = datetime.timestamp(datetime.now()) ...
2020-05-06 20:28:15
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原创 使用sklearn进行数据挖掘
1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit方法居然和模型训练方法fit同名（不光同名，参数列表都一样...
2020-05-05 22:42:35
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空空如也
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