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统计

概述: 前天有网友提到了这样的需求:1、地图的统计展示;2、统计。统计的展示非常好理解,但是什么是统计的?所谓统计是按照地图等级与数据等级,实现统计的分级展示。 </script> </head> <body>

神经网络的 (CS)

神经网络(GNN)已经在许多分析任务上取得了最前沿的进展,如节点分类和链接预测。然而,事实证明,图中重要的无监督问题,如图的,限制着GNN的进一步发展。 在本文中,我们从能力的角度研究了GNN池的无监督训练。 为了解决这些缺陷,我们引入了深度模块化网络(DMoN),这是一种无监督的池化方法,其灵感来自于质量的模块化度量,并展示了其如何解决现实世界中具有挑战性的结构的恢复。 同样地,在真实数据中,DMoN产生了高质量的,这些与地面真实值标签紧密相关,达到了前沿的结果。 Anton Tsitsulin, John Palowitch, Bryan Perozzi, Emmanuel Müller 原文地址: https://arxiv.org/abs/2006.16904 神经网络的

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    机器学习-算法-k-均值-python详解

    1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好 另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的你可能就会考虑分成三(L,M,S)等 2.然后我们需要选择最初的点(或者叫质心),这里的选择一般是随机选择的,代码中的是在数据范围内随机选择, 形成二维数组     ## step 2: 开始...     print "step 2: clustering..."      showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment) 结果: 分别是2,3,4个k值情况下的 image.png image.png image.png 原创文章,转载请注明: 转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-算法-k-均值-python详解 No related posts.

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    R语言小例子

    must-known-methods-unsupervised-machine-learning 数据集 R语言内置数据集USArrests 1973年美国50个州每10万人中因袭击、谋杀和强奸而被捕的人数和居住在城市地区的人口比例 层级法 ```ggdendro```包对结构进行展示 安装ggdendro包并查看帮助文档 install.packages("ggdendro") help(package="ggdendro") 将层级的结果转化为

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    算法之层次

    层次(Hierarchical Clustering)是算法的一种,通过计算不同类别的相似度创建一个有层次的嵌套的树。 层次怎么算 层次分为自底向上和自顶向下两种,这里仅采用scikit-learn中自底向上层次法。 将数据集中每一个样本都标记为不同类 计算找出其中距离最近的2个类别,合并为一 依次合并直到最后仅剩下一个列表,即建立起一颗完整的层次树 以下为看图说话~ 感谢 Laugh’s blog借用下说明 ? 重复第二步,直到合并成为一个组,结束 ? 过程的散点图变化一下,就是我们要的层次 层次 Python 实现 import numpy as np from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

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    层次

    可以分为特征(Vector Clustering)和(Graph Clustering)。特征是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现,例如各种层次和非层次。 而则针对的是复杂网络数据,有随机游走、贪心策略、标签传播等算法等。 根据对象归属方法,有以下两种: ⑴硬划分,也即将总体划分为不同的部分,每个对象或者变量只能归属于某一组(身份信息为0或1)。 ⑶平均聚合 平均聚合(averageagglomerative clustering)是一基于对象之间平均相异性或者簇形心(centroid)的进行的方法。 ⑷最小方差 Ward最小方差是一种基于最小二乘法线性模型准则的方法。分组的依据是使组内距离平方和(方差)最小化,由于使用了距离的平方,常常使树基部过于膨胀,可取平方根再进行可视化。 树是聚类分析最常用的可视化方法。

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    图像python实现

    因为之后的项目要用到影像,之前一直是用ENVI实现,现在想学下python。 学习的这一篇:小项目 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ======准备工作====== 原图像路径 imPath numOfClass = int(input("\n色彩分类数 : ")) 设置最大迭代次数 roundForLoop = int(input("\n定义最大迭代次数 : ")) print() ======进行 numOfClass个中心点的值 for i in range(1, numOfClass + 1): keyValueList.append(valueArange / numOfClass * i / 2) 更新 4、将该flag矩阵输出,则得到得到的分类结果。

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    python实现

    什么是谱? ? 就是找到一个合适的切割点将进行切割,核心思想就是: ? 使得切割的边的权重和最小,对于无向而言就是切割的边数最少,如上所示。 具体之后求解可以参考:https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/80838865 谱的整体流程? image.png python实现: (1)首先是数据的生成: from sklearn import datasets x1的形状是(1000,2) ? 0]) H = np.vstack([V[:,i] for (v, i) in lam[:1000]]).T H = np.asarray(H).astype(float) (6)使用Kmeans进行 (7) 对比使用kmeans pure_kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(x1) plt.title('pure kmeans cluster result') plt.scatter

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    机器学习(8)——其他层次画出原始数据的小结

    层次 紧接上章,本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他思想形成的算法。 k-means算法却是一种方便好用的算法,但是始终有K值选择和初始中心点选择的问题,而这些问题也会影响的效果。为了避免这些问题,我们可以选择另外一种比较实用的算法-层次算法。 本章主要涉及到的知识点有: 层次 BIRCH算法 层次 层次方法对给定的数据集进行层次的分解,直到满足某种条件为止,传统的层次算法主要分为两大类算法:分裂的层次和凝聚的层次。 image.png 10.3単连锁 两个簇之间最近的两个点的距离作为簇之间的距离,该方式的缺陷是受噪点影响大,容易产生长条状的簇。 plt.xlim([-25, 25]) plt.title(u'Birch算法%s,耗时%.3fs' % (info, time_)) plt.grid(False) 画出原始数据的

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    算法之DBSCAN

    DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的算法,基于密度的寻找被低密度区域分离的高密度区域 若某一点,从任一核心地点出发都是密度不可达的,则称该点为噪声点 DBSCAN 算法实现如下图: ? 当出现奇葩数据时,K-Means 无法正常,而 DBSCAN 完全无问题 ? 、间距差相差很大时参数密度阈值minPts和邻域r参数选取困难 对于高维数据,容易产生“维数灾难”(算法基于欧式距离的通病) DBSCAN Python 实现 # coding=utf (结果中-1表示没有为离散点) # 模型评估 print('估计的个数为: %d' % n_clusters_) print("同质性: %0.3f" % metrics.homogeneity_score 其他参数: metric: 度量方式,默认为欧式距离,还有metric=‘precomputed’(稀疏半径邻域) algorithm: 近邻算法求解方式,有四种:‘auto’, ‘ball_tree

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    DBSCAN算法Python实现

    原理 DBSCAN是一种基于密度的算法,这类密度算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。 同一别的样本,他们之间的紧密相连的,也就是说,在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一,这样就得到了一个类别。 通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别,则我们就得到了最终的所有类别结果。 一些概念 ? ? ? x1是核心对象,x2由x1密度直达,x3由x1密度可达,x3与x4密度相连 伪码 ? python代码 from sklearn import datasets import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt gama = set([x for x in range(len(X))]) # 初始时将所有点标记为未访问 cluster = [-1 for _ in range(len(X))] #

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    聚类分析 scikit-learn的sklearn.cluster模块提供了多种方法 K-means 仿射传播 均值漂移 凝聚聚 密度 高斯混合 层次 K-means (X[index_y1,0], X[index_y1,1],c='k',marker='*') plt.legend(['0','1']) plt.title('两个的原始数据') #绘制子2, ') #子4,结果与原类别的对比 ax = p.add_subplot(2,2,4) #获取错误样本的索引 index_wrong=np.where(labels! ','原1','错误']) plt.title('错误样本与原类别的对比') plt.show() 多分类样本的可视化 #%% #例10-5 对4个分类样本进行,使用肘部法则确定最佳K ','1','2','3']) plt.title('原始样本类别') #子2:绘制结果 ax = p.add_subplot(1,2,2) plt.scatter(X[index_label0,0

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    模型评价(python实现)

    在使用方法的过程中,常常涉及到如何选择合适的数目、如何判断效果等问题,本篇文章我们就来介绍几个模型的评价指标,并展示相关指标在python中的实现方法。 2 2 Python实现 轮廓系数(Silhouette Coefficient) 轮廓系数可以用来选择合适的数目。 %d簇的calinski_harabaz分数为:%f'%(i,score)) #2簇的calinski_harabaz分数为:3535.009345 #3簇的calinski_harabaz分数为 :3153.860287 #4簇的calinski_harabaz分数为:3356.551740 #5簇的calinski_harabaz分数为:3145.500663 #6簇的calinski_harabaz 兰德系数用来衡量两个分布的吻合程度,取值范围[-1,1],数值越接近于1越好,并且在结果随机产生时,指标接近于0。为方便演示,省去过程,直接用样例数据展示实现方法。

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    无代码调整分支顺序

    根据不同的算法和距离计算方式,获得的热分支结构会有一些不同。有时,我们也希望能在不改变分支结构的基础上,对热分支的顺序进行一些调整,这就是推文怎么按自己的意愿调整分支的顺序? 采用之前的绘图数据 采用默认的绘图参数 出来一个热,看着还不错 现在我们想调整下列的顺序,习惯上对照组在前,处理组在后,我们加一列权重信息,在不影响层级结构的基础上 (层级中,哪两个/两组样品在同一分支下是不可以改变的 trt_N052611 trt_N061011 trt_N61311 拷贝数据、设置参数,主要是 Column used for reorder row cluster branches: 选择哪一列作为行排序的权重列 Column used for reorder column cluster branches: 选择哪一列作为列排序的权重列 Exclude order variable from row annotation 这是其中一种调整分支顺序的方式,在文章怎么按自己的意愿调整分支的顺序?还提供了很多种其它排序方式可供参考和使用。

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    (Clustering) hierarchical clustering 层次

    假设有N个待的样本,对于层次来说,步骤: 1、(初始化)把每个样本归为一,计算每两个之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度; 2、寻找各个之间最近的两个,把他们归为一(这样的总数就少了一个 ); 3、重新计算新生成的这个与各个旧之间的相似度; 4、重复2和3直到所有样本点都归为一,结束 ? 整个过程其实是建立了一棵树,在建立的过程中,可以通过在第二步上设置一个阈值,当最近的两个的距离大于这个阈值,则认为迭代可以终止。另外关键的一步就是第三步,如何判断两个之间的相似度有不少种方法。 这里介绍一下三种: SingleLinkage:又叫做 nearest-neighbor ,就是取两个中距离最近的两个样本的距离作为这两个集合的距离,也就是说,最近两个样本之间的距离越小,这两个之间的相似度就越大 这两种相似度的定义方法的共同问题就是指考虑了某个有特点的数据,而没有考虑内数据的整体特点。

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    R算法-层次算法

    层次(Hierarchical Clustering算法) 层次算法又称为树算法,它根据数据之间的距离,透过一种层次架构方式,反复将数据进行聚合,创建一个层次以分解给定的数据集。 常用于一维数据的自动分组 层次方法 hclust(dist) dist 样本的距离矩阵 距离矩阵的计算方式 dist(data) data 样本数据 层次的代码实现: pColumns result 1 2 3 setosa 50 0 0 versicolor 0 23 27 virginica 0 49 1 我们可以看到,层次对这份数据的得到的结果并不是太好

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    ggplot重新画seurat对象的

    参考:https://stackoverflow.com/questions/59101791/seurat-dimplot-highlight-specifi...

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    凝聚层次,DBSCAN(1)

    凝聚层次:初始每个对象看成一个簇,即n个簇,合并最相似的两个簇,成(n-1)个簇,重复直到一个簇 \ 相似度衡量方法 最小距离:两个簇中最近的两个对象的距离 最大距离:两个簇中最远的两个对象的距离 平均距离:两个簇中所有对象两两距离的平均值 质心距离:两个簇质心的距离 \ DBSCAN算法 数据集中一个对象的半径内有大于minPts个对象时,称这个点核心点,将这些核心点半径内的对象加入这个簇, |i=1,2,...n\}设定半径,minPts半径内对象的个数最小值即密度阈值 ,minPts的设定可通过k距离 K距离指一个点的距离它第k近的点的距离,计算数据集中每个点的k距离后可排序生成k距离

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    全面解析Kmeans算法(Python

    一、简介 Clustering ()是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),的过程,我们并不清楚某一是什么(通常无标签信息 算法可以大致分为传统算法以及深度算法: 传统算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。 深度方法主要是根据表征学习后的特征+传统算法。 二、kmeans原理 kmeans可以说是算法中最为常见的,它是基于划分方法的,原理是先初始化k个簇中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇中心的距离为最小的目标 核方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中,并在新的特征空间中进行。 非线性映射增加了数据点线性可分的概率,从而在经典的算法失效的情况下,通过引入核函数可以达到更为准确的结果。

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    Python实现Mean Shift算法

    Mean Shift算法,又称均值算法,中心是通过在给定区域中的样本均值确定的,通过不断更新中心,直到中心不再改变为止,在、图像平滑、分割和视频跟踪等方面有广泛的运用。 Python实现 (1)计算两个点的欧式距离: def euclidean_dist(pointA, pointB): '''计算欧式距离 input: pointA(mat):A点的坐标 pointB

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