1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 源代码： import m ...
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2020-06-14 11:15:45
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问题定义 在这个项目中会采用20 Newgroups的数据（http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/)，这时网上非常流行的对文本进行分类和聚类的数据集。 数据集中的数据分为两部分，一部分是用来训练算法模型的数据，一部分是用来评估算法的新数据。 网上提供了3个数据集， ...
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2020-06-13 10:32:48
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P1P2 MATLAB教程 P3: > 分类模型> 优化模型> 评价模型> 预测模型 分类模型 1.聚类分析 1.1 k-means聚类法 1.2系统聚类法 1.3模糊聚类 2.判别分析 2.1距离判别 2.2Fisher判别 2.3Bayes判别 2.4逐步判别 3.逻辑回归 4机器学习分类 4. ...
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2020-06-11 22:01:33
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老师：MissDu 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答： 1. 分类与聚类： 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN算法。 区别：分类的目的是为了确定一个点的 ...
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2020-06-10 23:01:39
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1170818605-ZE4RYW7EWT2UQCJYSZQQQQQQQTQTF3RQKE3WAVY2WUCZ6UKXTAVZ2KUXTDFMBCJENJGQSFDC6ZBC2WJEAZVRWCSEWCNBHJKXGMYX6DGXVCFCH4DXSU2VHYJFECJXNG3TVFKZ37RR548 ...
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2020-06-10 17:24:39
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-06-09 09:25:21
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。 答：分类与聚类的联系：想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不 ...
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2020-06-08 23:43:14
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1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 2. 观察学习与生活中可以 ...
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2020-06-07 14:34:41
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经常会想到用热图来展示某个基因或某些基因的表达量问题，今天用R中pheatmap包一步步绘制热图。 第一步：公众路径设置，调用包pheatmap,读取目的文件，查看文件。 1 rm(list=ls()) 2 setwd("D:/VIP/ARSTUDYLOCATION/heatmap/heatmap/ ...
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2020-06-06 21:51:12
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在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，如数据的聚类特征。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。好的聚类结果呈现同一簇的样本尽可能彼此相似，不同簇的样本尽可能不同，换言之，即簇内相似度高且簇间相似度低。 ...
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2020-06-04 01:48:44
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