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1-1 決策樹的基本結構及三個終止條件1. 決策樹的基本結構 決策樹很簡單堰酿，就是根據(jù)特征的不同取值生成的一棵樹良狈。因為有很多特征，所以這棵樹會生成若干層的分支節(jié)點黍特，直到葉節(jié)點蛙讥。因為每個特征至少有兩個取值，所以生成子...
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（數(shù)據(jù)結構）十分鐘搞定時間復雜度（算法的時間復雜度）我們假設計算機運行一行基礎代碼需要執(zhí)行一次運算瞳遍。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算闻妓。 我們把 算...
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聚類評價指標-輪廓系數(shù)
?評估聚類算法的性能并不像計算錯誤數(shù)量或監(jiān)督分類算法的精度和召回率那么簡單。特別是任何評價指標不應考慮集群的絕對值的標簽,而是如果這個集群定義分離的數(shù)據(jù)類似于一些地標準數(shù)據(jù)類...
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kmeans最優(yōu)k值的確定方法-手肘法和輪廓系數(shù)法手肘法 - 核心指標：SSE(sum of the squared errors掠械，誤差平方和) Ci是第i個簇 p是Ci中的樣本點 mi是Ci的質心（Ci中所有樣本的均值） ...
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K-means聚類及其延伸方法探討
摘要：“物以聚類由缆，人以群分”，文章結合自己對現(xiàn)有知識的總結理解從多元統(tǒng)計學的角度闡述聚類分析方法的實際應用意義猾蒂，并基于海量數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法思想均唉，詳細介紹K-means聚類算...
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CCF CSP 202006-4 1246 (digits)1246（digits） 【題目描述】 1,2,4,6 這四個數(shù)字有一個神奇的性質：如果將其分別取以 2 為底的冪，得到的分別是 2,4,16,64肚菠，仍是由這四個數(shù)字組成的舔箭。...
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成為一名合格的程序媛是需要不斷努力的！<br><br>學習過程中的一些筆記和坑拿诸，記在這里惹- _ -<br><br><br>偶爾也會存一些自己需要的工具
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實驗七數(shù)據(jù)挖掘之K-means聚類算法實驗七扒袖、數(shù)據(jù)挖掘之K-means聚類算法 一、實驗目的 1. 理解K-means聚類算法的基本原理 2. 學會用python實現(xiàn)K-means算法 二亩码、實驗工具 1. Ana...
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第十一章 K-Means(K均值)算法模型實現(xiàn)（下）KMeans的應用 聚類是數(shù)據(jù)挖掘領域中重要的技術之一，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中未知的分類佩伤。聚類分析已經(jīng)有了很長的研究歷史聊倔，其重要性已經(jīng)越來越受到人們的肯定。聚類算法是機器學習生巡、數(shù)據(jù)挖...
