实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法. K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位. 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理. 过去在有监督学习中,我们(让机器)通过X去预测Y,而到了无监督学习中,我们(让机器)只

[python中os.system()的返回值] 如果第三方程序返回的是布尔型返回值,os.system会将true转为1,false转为0进行返回. 问题: /bin/xxx.py是一个返回码为1的程序. 当python 程序使用os.system(”./bin/xxx.py”) 这样调用的时候, 成功运行后os.system 的返回值出现了问题,变成了256 ,也就是0×100.而不是正常应该返回的1. 解决: 查阅了文档发现os.system()的返回为: On Unix, the ret

深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递 目前网络上大部分博客的结论都是这样的: Python不允许程序员选择采用传值还是传 引用.Python参数传递采用的肯定是"传对象引用"的方式.实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典 或者列表)的引用,就能修改对象的原始值--相当于通过"传引用"来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能 直接修改原始对象--相当于通过&quo

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

python中的参数传递类似java,有着自己的内存回收机制,这和C++有着很大的差别. 1.函数的参数传递: >>> a = [, , ] >>> def fun(a): for i in a: print i a.append(4) >>> fun(a) >>> a [, , , ] 从上面的结果可以看出,python的函数传递是引用传递,因此,在函数体内修改对象内容会导致函数外面的对象内容改变. 这个对于一些内置类型,如int,

用ipython运行情况如下: # 新建一个函数 In [1]: def nums(): ...: a = 11 ...: b = 22 ...: c = 33 ...: return [a,b,c] #以列表的方式返回 ...: #调用函数 ...: nums() ...: ...: #函数返回值 Out[1]: [11, 22, 33] # 新建一个函数 In [2]: def nums(): ...: a = 11 ...: b = 22 ...: c = 33 ...: return (

可变对象和不可变对象 在python中一切皆对象.在Python中不存在所谓的值传递调用,一切传递都是对象的引用,也可认为是传址. python中,对象分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型,元组(tuple).数值型(number).字符串(string)均为不可变对象,而字典型(dictionary)和列表型(list)的对象是可变对象. 不可变对象 见一个例子,分析不可变对象的特点 python内置id()函数,用于返回对象的唯一标识(identity).id()

Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确.比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100而python是以双精度(64)位来保存浮点数,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1,但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1,参与运算后,也就有可能点误差,特别是金融邻域里面,对精度更是要求

from keyword import kwlistprint(kwlist)for i in kwlist: print(i) 可以显示所有的关键字符,开发者不要重新赋予其他值. a = 10000b = 10000print(id(a))print(id(b))>>57856560>>57856560 在python中两个变量的值相同时,指向同一值的地址. a = 5b = aprint(id(a))print(id(b))a = 10print(id(a))print(id(

今天在写代码的时候遇到一个奇葩的问题,问题描述如下: 代码中声明了一个list,将list作为参数传入了function1()中,在function1()中对list进行了del()即删除了一个元素. 而function2()也把list作为参数传入使用,在调用完function1()之后再调用function2()就出现了问题,list中的值已经被改变了,就出现了bug. 直接上代码: list = [0, 1, 2, 3, 4, 5] def function1(list): del lis

本文由 伯乐在线 - 7even 翻译,艾凌风 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:Simeon Franklin.欢迎加入翻译组. 好吧,我标题党了.作为 Python 教师,我发现理解装饰器是学生们从接触后就一直纠结的问题.那是因为装饰器确实难以理解!想弄明白装饰器,需要理解一些函数式编程概念,并且要对Python中函数定义和函数调用语法中的特性有所了解.使用装饰器非常简单(见步骤10),但是写装饰器却很复杂. 虽然我没法让装饰器变得简单,但也许通过将问题进行一步步的讲解,可以帮助你更容易理

1. Python passes everything the same way, but calling it "by value" or "by reference" will not clear everything up, since Python's semantics are different than the languages for which those terms usually apply. If I was to describe it,

有时,你会看到python中定义函数的时候带有两个奇怪的参数:*args.**kwargs.如果你曾经想知道它们是干什么的,或者想知道你的IDE为什么在main()函数中定义它们,那么本文可以帮助到你.本文会告诉你在python中如何使用args和kwargs,来增加函数的灵活性. 1.传递多个参数给函数*args和*kwargs允许你给一个参数传递多个参数或者keyword参数.考虑下面的例子.这是一个简单的函数,需要获取两个参数并返回它们之和: def my_sum(a, b): retur

python中dict类型的key值要求是不可变类型,通常来说,我们一般采用int或者str类型来作为字典的key,但是在某些场景中,会造成一定的麻烦. 如我们有一个处理http Request的规则类名为Rule,其定义如下,它由一个Request path和其支持的Request methods数组组成: class Rule(object): def __init__(self, path, methods): assert(isinstance(path, str)) assert(is

首先要明确一点,Python的逻辑运算符,可以用来操作任何类型的表达式(不局限于Bool类型),且运算后的结果也不一定是Bool类型的,而是其左右其中一个表达式的值 表达式1 and 表达式2 python不一定会去计算左右两边的表达式的值,某些情况其只会计算左边表达式,而不会计算右边的表达式. 对于 and 逻辑运算符,两边都为真,则结果才为真:而只要第一个表达式的结果为假,则整个逻辑表达式的结果就是假,不需要再去计算后面的表达式的结果. 表达式1为 true时 逻辑表达式的结果为 表示式2

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

函数定义 在python中函数的定义以及调用如下代码所示: def test(x): y = x+1 return y result = test(2) print(result) 多个返回值的情况 如果在函数中return多个值,会将那多个值打包成一个元组传出,如下代码所示 def test(x): y1 = x+1 y2 = x+2 return y1,y2 result = test(2) print(result) #打印结果为(3, 4) 使用关键字参数的情况 使用关键字参数,则传参的

关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≍sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC.DIC等决策:即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个di

Python中的is和==的区别 Python中的对象包含三要素:id.type.value. 其中id用来唯一标示一个对象,type标识对象的类型,value是对象的值. is判断的是a对象是否就是b对象,是通过id来判断的. ==判断的是a对象的值是否和b对象的值相等,是通过value来判断的. 看下边的例子: >>> s=set("1234") >>> s set(['1', '3', '2', '4']) >>> ss=s.