defGMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset):'''高斯混合聚类算法:paramiterMax:最大迭代次数:paramgmm:保存gmm模型的数据:return:簇划分结果'''step=0m=len(dataset)flagMat=np.mat(np.zeros((m,1)))#保存每个样本的簇标记lateProbMat=np.mat(np.zeros((m,3)))#保存后验概率whilestep3):k+=1print(k)mark=['or','ob','og','ok','^r','+r','sr','dr','<r','pr']#画出所有样例点属于同一分类的绘制同样的颜色foriinrange(numSamples):
2024/5/18 3:22:23 183KB python聚类
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第一章:引言第二章:文本特征提取技术第三章:文本检索技术第四章:文本自动分类技术第五章:文本自动聚类技术第六章:话题检测跟踪技术第七章:文本过滤技术第八章:关联分析技术第九章:文档自动摘要技术第十章:信息抽取第十一章:智能问答(QA)技术第十二章:文本情感分析技术第十三章:Ontology第十四章:半结构化文本挖掘方法第十五章:文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58 12.78MB 文本挖掘技术 北京大学 课件
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前阶段在做关于聚类的问题研究,发了篇文章,随附matlab代码。
该程序是基于邻域网格划分实现的聚类。
版权原因,该程序内没有附带相应文章,大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。
如果希望讨论聚类问题,欢迎根据代码内联系方式联系我,共同学习。
如果只是初级的matlab运行问题,还希望自行谷歌学习。
版权所有,建议使用代码的学者引用内附的文章出处。
未经许可或引用,不得随意传播!
2024/5/10 21:17:22 190KB 聚类 邻域 网格 matlab
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上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示,注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包,其中X=iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四个特征进行聚类,如果仅仅采用后两个(效果最佳)则应该修改代码为X=iris.data[2:]
2024/5/9 17:25:35 727B python
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提取手部轮廓特征,k-means聚类算法,训练得到手势识别模型,然后用测试数据测试。
2024/5/2 4:39:02 6.09MB 手势识别
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通过在UCI开源网站上下载CarEvaluation数据集,对其使用机器学习算法进行分析,分别使用了分类算法,回归算法,聚类算法,文件中附数据集以及代码,代码使用jupyter运行即可,代码中介绍比较详细,通熟易懂,从头至尾皆可跑通!
2024/4/28 2:31:52 70KB UCI数据集 机器学习 分类 回归
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一些关于核函数的PCAECA分析,以及对应的聚类分析方法,演示程序
2024/4/26 15:16:44 5KB KPCA KECA
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聂大佬的聚类代码【自适应近邻聚类代码】
2024/4/26 8:43:44 12.3MB matlab clustering
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matlab实现的计算但标签分类聚类准确率的计算代码。
函数包含两个参数groundtruth以及分类/聚类模型给出的预测标签向量
2024/4/26 2:26:01 643B matlab
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模糊C均值聚类算法增加了隶属度矩阵,通过计算点到各聚类中心的欧式距离来判断属于该类的可能性。
2024/4/19 14:01:12 5KB FCM算法
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡