我正在学习Joel Grus的“从头开始的数据科学”,并用它编写了我自己的KMeans代码(将Joel的函数替换为numpy函数,等等)。下面的代码收敛并找到质心,但它们几乎总是在特征空间的中心。在进一步的研究中,看起来while循环在第二次迭代时退出(即没有检测到任何变化)。我不知道为什么,我做错了什么?n_samples=200, cluster_std=2.75,
random
我无法让同义词在我的ElasticSearch上工作,我已经尝试过多个东西,但是没有什么效果,所以下面是我的设置:hello => world
其次,我的索引元数据ipSynonym的配置文件夹中创建了一个名为“同义词”的过滤器,该过滤器与synonym_path一起创建了一个新创建的synonym.txt文件。您可以看到,我在ipStrictAnalyzer和ipA
我将我的聚类中心投影到两个主成分上,但给出的图不在我的两组数据点的正确中心位置。我的代码如下所示。有没有人看到我哪里错了?PCA很好,但是集群的一个数据点还差得很远。我要提到的是,我的质心数据点有一半是负的。我已经尝试过反pca变换,真的不确定错误是从哪里来的。任何帮助都是非常感谢的!import numpy as npfrom sklearn.cl