【Python 计算几何】沃罗诺伊图 | KNN 最邻近算法 | Voronoi 函数 | 利用 make_classification 生成分类数据集 | 狄利克雷镶嵌 | 维诺图

已于 2023-05-06 23:22:47 修改
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分类专栏： Python高级软件实践 文章标签： python 算法 沃罗诺伊图
于 2022-12-27 12:25:09 首次发布
zdfs
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50502862/article/details/128392183
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本文介绍了沃罗诺伊图（Voronoi Diagram）的概念，性质及其与德劳内三角剖分的关系。通过scipy.spatial生成沃罗诺伊图，并结合sklearn.datasets的make_classification生成分类数据集。此外，讨论了KNN最邻近算法的原理和优缺点。文章还展示了沃罗诺伊图在地理位置分析和疾病传播研究等领域的应用，并提供了实战练习，涉及KNN分类器的构建与性能比较。

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写在前面：上一章我们介绍了介计算几何领域的德劳内三角剖分，我们提到过关于点集的很多种几何图都与德劳内三角剖分密切相关，其中最具代表的就是我们本章要介绍的 Vor

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【机器学习】make_classification函数
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是一个函数，它属于库中的模块。这个函数用于生成指定参数的分类问题样本集，通常用于测试机器学习模型或算法的性能。它提供了一种快速生成合成数据集的方法，这些数据集可以用来模拟真实世界的分类问题。
make_classification
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from collections import Counter from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.over_sampling import ADASYN X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], n_inf
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撼沧
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概念 Voronoi图，又叫泰森多边形、沃罗诺伊图或Dirichlet图，是一个关于空间划分的基础数据结构。 它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。 N个在平面上有区别的点，按照最邻近原则划分平面；每个点与它的最近邻区域相关联。Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边形共享一条边的相关点连接而成的三角形。Delaunay三角形的外接圆圆心是与三角形相关的Voronoi多边形的一个顶点。 应用 Voronoi图的应用非常广泛。在计算几何中，重心Voronoi图(CVT)方法被用
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make_selection函数
make_classification()
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make_classification() def make_classification( n_samples=100, n_features=20, *, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=None, flip_y=0.01, class_sep=1.0, hyp
make_classification函数介绍
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make_classification是Scikit-learn库中用于生成合成数据集的一个函数，通常用于测试和验证机器学习算法。它专门用于生成用于分类问题的合成数据集。这个函数可以在控制各种数据特性的同时快速生成标签数据。以下是make_classification的一些关键参数和它们的功能：这个函数返回两个数组：X：形状为[n_samples,n_features]的数组，表示生成的多维数据集。 y：形状为[n_samples]的数组，表示每个样本的类标签。
sklearn.datasets中make_classification函数
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make_classification 是 sklearn.datasets 模块中的一个函数，用于生成一个用于分类任务的虚拟数据集。它允许你生成具有指定特征、类别和噪声等属性的人工数据集，通常用于测试和演示机器学习算法。通过from sklearn.datasets import make_classification导入。
make_classification()的使用
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目录 make_classification函数生成随机的n类分类问题的简介 示例如下 以下内容为官网内容以及个人的总结 下面有运行的示例，可以结合示例来对此函数进行了解，如需更多知识可以在中文官网查看 sklearn.datasets.make_classification-scikit-learn中文社区 make_classification函数生成随机的n类分类问题的简介 sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_f.
Python库 | voronoi-0.2.0-cp35-cp35m-macosx_10_9_x86_64.whl
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资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：voronoi-0.2.0-cp35-cp35m-macosx_10_9_x86_64.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
gis-laguerre:Laguerre-Voronoi（加权Voronoi）在GIS问题中的应用
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带有Laguerre-Voronoi图的GIS 该项目探索了拉盖尔-沃罗诺伊图在不同地理空间数据集上的不同应用 特征 该项目的主要特点包括：* * 入门 此处的说明将为您建立此项目的开发环境。 先决条件 要构建此项目，您需要 克隆此 然后在Linux / MacOS环境中，将PYTHONPATH设置为上方Gist的目录。 如果您尚未安装pipenv，请确保按照的说明进行安装 正在安装 :warning: 克隆之前，必须将项目分叉到您自己的名称空间。 克隆项目 $ git clone git@github.com:dai-mo/gis-laguerre.git 变更目录 $ cd gis-laguerre 使用以下条目创建.env文件 DHS_DATA_DIR = "<path>" GADM_DATA_DIR = "<path_to_gadm_36_country_bou
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沃罗诺伊图（Voronoi Diagram，也称作Dirichlet tessellation，狄利克雷镶嵌）是由俄国数学家格奥尔吉·沃罗诺伊建立的空间分割算法。灵感来源于笛卡尔用凸域分割空间的思想。在几何，晶体学建筑学，地理学，气象学，信息系统等许多领域有广泛的应用。 泰森多边形法，荷兰气候学家A·H·Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量，来计算平均降雨量的方法，即...
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第一个要讲的是使用Voronoi图来求解点集中的最大空心圆。下面先给出寻找最大空心圆这个问题的定义： Find a largest empty circle whose center is in the convex hull of a set of n points, empty in that it contains no points in its interior, and larges...
Voronoi泰森多边形应用案例-python
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下面代码为Voronoi泰森多边形的应用案例。在下面代码中，我们会对输入的数据集，计算泰森多边形，之后在这个基础上，再对泰森多边形进行分割，之后我们可以通过书输入点，然后直接计算出其在我们分割的那个框里，再次基础上，结合泰森多边形的边界线知识，就可以很快的判断输入点的坐标距离输入数据集那个点最近。
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Voronoi图（也称为狄利克雷镶嵌或泰森多边形）在自然界中无处不在。你已经遇到过他们数千次了，但也许没有这样称呼它。Voronoi图很简单，但它们具有令人难以置信的特性，在制图，生物学，计算机科学，统计学，考古学，一直到建筑和艺术等领域都有应用。
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gongdiwudu的专栏
04-29 5141
Voronoi 单元也称为泰森多边形。 Voronoi 图在许多领域都有实际和理论应用，主要是在科学和技术领域，但也在视觉艺术领域使用。
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