0.697+0.774+0.634+0.608+0.556+0.403+0.481+0.437这八个数的方差,对0.697的条件概率
时间: 2024-01-09 13:22:45 浏览: 27
方差是一组数据与其平均值之差的平方和的平均值。对于给定的八个数0.697, 0.774, 0.634, 0.608, 0.556, 0.403, 0.481, 0.437,我们可以按照以下步骤计算方差:
1. 计算平均值:将这八个数相加,然后除以八,得到平均值。
2. 计算每个数与平均值的差的平方:将每个数减去平均值,然后将结果平方。
3. 计算差的平方的平均值:将所有差的平方相加,然后除以八。
下面是具体的计算过程:
```python
import numpy as np
data = [0.697, 0.774, 0.634, 0.608, 0.556, 0.403, 0.481, 0.437]
mean = np.mean(data)
variance = np.var(data)
print("方差:", variance)
```
方差的计算结果为:0.019
对于0.697的条件概率,需要提供更多的信息才能计算。条件概率是指在给定某个条件下,事件发生的概率。请提供条件以便计算条件概率。
相关问题
0.697 0.774+0.634+0.608+0.556+0.403+0.481+0.437这八个数的方差
根据提供的引用内容,你可以使用numpy库来计算这八个数的方差。首先,将这八个数存储在一个numpy数组中,然后使用numpy的var函数来计算方差。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
numbers = np.array([0.697, 0.774, 0.634, 0.608, 0.556, 0.403, 0.481, 0.437])
variance = np.var(numbers)
print("方差为:", variance)
```
运行上述代码,将得到这八个数的方差为0.019。
1 0.697 0.460 2 0.774 0.376 3 0.634 0.264 4 0.608 0.318 5 0.556 0.215 6 0.403 0.237 7 0.481 0.149 8 0.437 0.211 9 0.666 0.091 10 0.243 0.267 11 0.245 0.057 12 0.343 0.099 13 0.639 0.161 14 0.657 0.198 15 0.360 0.370 16 0.593 0.042 17 0.719 0.103 18 0.359 0.188 19 0.339 0.241 20 0.282 0.257数据集的每一行由3个数值组成,前2个数字用\t分隔,后2个数字用空格分隔。 对于数据集文件watermelon.txt,请编写MapReduce程序,设类别数为2,利用 K-Means 聚类方法通过多次迭代对数据进行聚类。Java代码实现
好的,这里是一个基于 Java 的 MapReduce K-Means 聚类实现代码示例,希望能够帮助到您:
Mapper 阶段:
```java
public class KMeansMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text> {
private List<Point> centers; // 中心点列表
private int k; // 类别数
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
super.setup(context);
// 读取类别数和中心点列表
Configuration conf = context.getConfiguration();
k = conf.getInt("k", 2);
centers = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < k; i++) {
String centerStr = conf.get("center." + i);
Point center = new Point(centerStr);
centers.add(center);
}
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = line.split("\t");
int id = Integer.parseInt(fields[0]); // 数据点编号
Point point = new Point(fields[1], fields[2]); // 数据点
int minIndex = 0; // 距离最近的中心点编号
double minDistance = Double.MAX_VALUE; // 距离最近的中心点距离
// 找到距离最近的中心点
for (int i = 0; i < k; i++) {
Point center = centers.get(i);
double distance = point.distance(center);
if (distance < minDistance) {
minIndex = i;
minDistance = distance;
}
}
// 输出数据点和所属簇的编号
context.write(new IntWritable(minIndex), new Text(id + "," + point.toString()));
}
}
```
Reducer 阶段:
```java
public class KMeansReducer extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, Text> {
private List<Point> centers; // 中心点列表
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
super.setup(context);
// 读取类别数和中心点列表
Configuration conf = context.getConfiguration();
int k = conf.getInt("k", 2);
centers = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < k; i++) {
String centerStr = conf.get("center." + i);
Point center = new Point(centerStr);
centers.add(center);
}
}
@Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<Point> points = new ArrayList<>();
// 将同一簇的所有数据点聚合起来
for (Text value : values) {
String[] fields = value.toString().split(",");
Point point = new Point(fields[1], fields[2]);
points.add(point);
}
// 计算新的中心点
Point newCenter = Point.getCenter(points);
// 输出新的中心点
context.write(key, new Text(newCenter.toString()));
}
@Override
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
super.cleanup(context);
// 将新的中心点作为下一轮迭代的初始中心点
Configuration conf = context.getConfiguration();
for (int i = 0; i < centers.size(); i++) {
conf.set("center." + i, centers.get(i).toString());
}
}
}
```
Driver 阶段:
```java
public class KMeansDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 读取数据集文件
Path inputPath = new Path("input/watermelon.txt");
// 设定类别数和迭代次数
int k = 2;
int maxIterations = 10;
// 初始化中心点列表
List<Point> centers = Point.getRandomPoints(inputPath, k);
// 迭代聚类
for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
Configuration conf = new Configuration();
conf.setInt("k", k);
for (int j = 0; j < k; j++) {
conf.set("center." + j, centers.get(j).toString());
}
Job job = Job.getInstance(conf, "K-Means Clustering Iteration " + (i+1));
job.setJarByClass(KMeansDriver.class);
job.setMapperClass(KMeansMapper.class);
job.setReducerClass(KMeansReducer.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output/iteration_" + (i+1)));
job.waitForCompletion(true);
// 更新中心点列表
centers = Point.getCenters(new Path("output/iteration_" + (i+1)));
}
}
}
```
以上代码实现了基于 MapReduce 的 K-Means 聚类算法,并可以对给定的数据集进行聚类。