用scikit-learn學習BIRCH聚類
在BIRCH聚類算法原理中，我們對BIRCH聚類算法的原理做了總結，本文就對scikit-learn中BIRCH算法的使用做一個總結。 1. scikit-learn之BIRCH類 在scikit-learn中，BIRCH類實現了原理篇里講到的基於特征樹CF Tree的聚類 ...
原文：用scikit-learn學習BIRCH聚類
我們對BIRCH聚類算法的原理做了總結，本文就對scikit learn中BIRCH算法的使用做一個總結。 . scikit learn之BIRCH類 在scikit learn中，BIRCH類實現了原理篇里講到的基於特征樹CF Tree的聚類。因此要使用BIRCH來聚類，關鍵是對CF Tree結構參數的處理。 在CF Tree中，幾個關鍵的參數為內部節點的最大CF數B，葉子節點的最大CF數L，葉 ...
2017-03-05 20:57 0 1357 推薦指數：
相關推薦
用scikit-learn學習DBSCAN聚類
在DBSCAN密度聚類算法中，我們對DBSCAN聚類算法的原理做了總結，本文就對如何用scikit-learn來學習DBSCAN聚類做一個總結，重點講述參數的意義和需要調參的參數。 1. scikit-learn中的DBSCAN類 在scikit-learn中，DBSCAN ...
用scikit-learn學習譜聚類
在譜聚類（spectral clustering）原理總結中，我們對譜聚類的原理做了總結。這里我們就對scikit-learn中譜聚類的使用做一個總結。 1. scikit-learn譜聚類概述 在scikit-learn的類庫中 ...
Scikit-learn的kmeans聚類
1. 生成隨機的二維數據： import numpy as np x1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9]) x2 = ...
用scikit-learn學習K-Means聚類
在K-Means聚類算法原理中，我們對K-Means的原理做了總結，本文我們就來討論用scikit-learn來學習K-Means聚類。重點講述如何選擇合適的k值。 1. K-Means類概述 在scikit-learn中，包括兩個K-Means的算法，一個是傳統 ...
scikit-learn 不同聚類算法的比較
scikit-learn 不同聚類算法的比較 （轉載scikit-learn官方文檔） print( __doc__) import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ...
scikit-learn框架學習筆記（一）
sklearn於2006年問世於Google，是使用python語言編寫的、基於numpy、scipy和matplotlib的一個機器學習算法庫，設計的非常優雅，它讓我們能夠使用同樣的接口來實現所有不同的算法調用。 1、三大模塊和六大功能 1.1監督學習模塊 算法 ...
scikit-learn學習 - 決策樹
1.10. Decision Trees 決策樹（Decision Trees ，DTs）是一種無監督的學習方法，用於分類和回歸。它對數據中蘊含的決策規則建模，以預測目標變量的值。 某些情況，例如下面的例子，決策樹通過學習模擬一個包含一系列是否判斷的正弦曲線。樹越深，決策樹的規則和擬合越復雜 ...