normalize 最后一行第一列值的表示
时间: 2023-09-13 10:08:50 浏览: 31
如果您使用的是归一化(normalize)操作,最后一行第一列的值表示的是 y_hat1 中最后一个元素(最后一行最左边的元素)经过归一化之后的值。
具体来说,如果您使用的是将 y_hat1 中的所有元素按照最大值 M1 和最小值 N1 进行归一化操作的代码,最后一行第一列的值可以通过以下公式计算得到:
```python
y_hat1[-1][0] = (y_hat1[-1][0] - N1) / (M1 - N1)
```
其中,`y_hat1[-1][0]` 表示 y_hat1 中最后一个元素的值,`N1` 和 `M1` 分别表示最小值和最大值。
相关问题
我说错了,是按最后一行 :y_hat1(x,y) 把他的所以数据按normalize中的最后一行反归一. normalize(23,2)最后一行是目标, 型如: y_hat1 = FNormalizeMultUseData(y_hat1, normalize[-1])
好的,那么这段代码的作用是将 y_hat1 中的所有数据按照 normalize 中的最后一行进行反归一操作,其中 normalize 是一个形状为 (23, 2) 的数组,最后一行是目标行。具体的实现过程是使用 FNormalizeMultUseData 函数,该函数接受两个参数,第一个参数是要进行反归一操作的数组 y_hat1,第二个参数是反归一所需的归一化参数,即 normalize 中的最后一行。经过这个操作后,y_hat1 中的数据就被还原成了原始的数据。
用python实现对excel表格最后30行第5列到第44列数据利用欧式距离来聚类(注意每一列为一个数据点,每一行为一个特征)
我们可以使用Python中的Pandas和Scikit-learn库来实现这个任务。
首先,我们需要安装这两个库:
```
pip install pandas scikit-learn
```
然后我们可以按照以下步骤进行聚类:
1. 导入数据
我们可以使用Pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件。假设我们的Excel文件名为"data.xlsx",我们可以使用以下代码导入数据:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, skiprows=lambda x: x < len(df)-30)
```
这个代码会读取Excel文件的最后30行,并且忽略第一行的标题行。
2. 数据清洗
我们需要将数据转换为NumPy数组,并且删除空值。我们还需要对数据进行归一化,以便于计算欧式距离。我们可以使用Scikit-learn库中的preprocessing模块来进行这些操作:
```python
from sklearn import preprocessing
# 将数据转换为NumPy数组,并删除空值
data = df.iloc[:, 4:44].values
data = data[~pd.isnull(data).any(axis=1)]
# 数据归一化
normalized_data = preprocessing.normalize(data)
```
3. 计算距离矩阵
我们可以使用Scikit-learn库中的pairwise_distances函数来计算距离矩阵:
```python
from sklearn.metrics import pairwise_distances
# 计算距离矩阵
dist_matrix = pairwise_distances(normalized_data, metric='euclidean')
```
4. 聚类
最后,我们可以使用Scikit-learn库中的KMeans算法来进行聚类。假设我们要将数据聚成5类,我们可以使用以下代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(dist_matrix)
labels = kmeans.labels_
```
这个代码会将数据聚成5类,并且返回每个数据点所属的类别(标签)。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, skiprows=lambda x: x < len(df)-30)
# 将数据转换为NumPy数组,并删除空值
data = df.iloc[:, 4:44].values
data = data[~pd.isnull(data).any(axis=1)]
# 数据归一化
normalized_data = preprocessing.normalize(data)
# 计算距离矩阵
dist_matrix = pairwise_distances(normalized_data, metric='euclidean')
# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(dist_matrix)
labels = kmeans.labels_
print(labels)
```
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