cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)，这行代码报这个错：axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

时间: 2023-06-23 10:09:14 浏览: 90
RAR

关于C#索引超出了数组界限的问题？？

star4星 · 用户满意度95%
这个错误通常是由于输入的 `data` 或 `centers` 参数的维度不正确引起的。`cdist` 函数的 `data` 和 `centers` 参数都应该是二维的数组。`data` 通常是一个形状为 `(n_samples, n_features)` 的数组，其中 `n_samples` 是样本数量，`n_features` 是每个样本的特征数量。`centers` 则通常是一个形状为 `(n_clusters, n_features)` 的数组，其中 `n_clusters` 是聚类的数量，`n_features` 是每个聚类中心的特征数量。 请检查一下你的输入数据 `data` 和 `centers` 是否符合上述要求，如果不符合，可以使用 `reshape` 函数将其变成正确的形状。如果数据仍然存在问题，请将你的代码和数据提供给我，我可以帮助你进一步调试。
阅读全文

相关推荐

pdf

ASHRAE_TC99_Emergence_and_Expansion_of_Liquid_Cooling_in_Mainstream_Data Centers

标题《ASHRAE_TC99_Emergence_and_Expansion_of_Liquid_Cooling_in_Mainstream_Data Centers》和描述《ASHRAE TC9.9 液冷最新技术》以及标签《ASHRAE》均指向了美国供暖、制冷与空调工程师学会（American Society of...
pdf

Power efficient allocation of virtual data centers with bandwidth guarantee

1. 功率感知嵌入算法：在树形网络拓扑结构中，该算法能够找到资源分配的最低功耗方式。树形拓扑因其实现简单、扩展性强的特点，被广泛应用于构建数据中心网络。通过考虑节点和链路的功耗特性，算法可以有效地为虚拟...

cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)

cdist 是一个 SciPy 库中的函数，用于计算数据集中每个...metric 是一个可选参数，表示要使用的距离度量方法，默认为欧几里得距离（euclidean_distance）。返回值是一个二维数组，表示每个数据点与聚类中心之间的距离。

上述代码中labels = np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)此句代码报错numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

return np.array(centers) # 调用K中心聚类函数 k = 3 # 聚类簇数 centers = k_center_clustering(X, k) # 计算每个样本点到聚类中心的距离，得到每个样本所属的聚类簇 labels = pairwise_distances_argmin_min(X...

labels = np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)此句代码报错axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

在K中心聚类算法中，并不需要计算每个样本点到聚类中心的最小距离，因此np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)这行代码是不正确的。 以下是修正后的代码： python import numpy ...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。 首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

def cluster_weight(weight, beta=None): if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_详细解释这段代码

这段代码是一个聚类算法，使用了Affinity Propagation算法来聚类权重矩阵。具体解释如下： 1. 输入参数： - weight：要聚类的权重矩阵，类型为torch.Tensor。 - beta：聚类参数，类型为float，如果未设定，则使用...

import numpy as np def kmeans(data, k, max_iterations=100): # 随机初始化k个聚类中心 centers = data[np.random.choice(range(len(data)), k, replace=False)] for _ in range(max_iterations): # 分配每个数据点到最近的聚类中心 labels = np.argmin(np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centers, axis=-1), axis=-1) # 更新聚类中心为每个簇的平均值 new_centers = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)]) # 如果聚类中心没有发生变化，则收敛并退出循环 if np.all(centers == new_centers): break centers = new_centers return labels, centers # 示例用法 data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) k = 2 labels, centers = kmeans(data, k) print("聚类标签:", labels) print("聚类中心:", centers)

这是一个简单的 K-Means 聚类算法的 Python 实现。K-Means 算法是一种无监督学习算法，它可以对数据进行聚类，将相似的数据点分到同一个簇中。 这个实现中，输入参数包括数据集 data、聚类数 k 和最大迭代次数 max_...

解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

这段代码主要是对数据进行标准化和聚类分析。首先，导入了标准化工具StandardScaler，对数据集中的收入风险、经济风险和历史信用风险三个字段进行标准化处理。然后，导入了聚类分析工具KMeans，设置聚类数为5，使用...

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="*",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

这段代码使用MiniBatchKMeans算法对鸢尾花数据集进行了聚类，并展示了聚类结果和最佳的K值。 具体分析如下： 1. 数据预处理：使用MinMaxScaler对数据进行了最小最大标准化处理，将所有特征缩放到0到1之间。 2. ...

a.程序功能： 读入“housing.csv”文件，按注释要求对某地区收入中位数进行聚类，以展示该地区的收入情况。聚类需要使用数据集中的三列元素：longitude（经度）；latitude（纬度）；median_income（收入中位数）。 b.原始程序如下图所示： # fillblank_2.py import matplotlib.pyplot as plt from ________【1】________ import KMeans # 导入聚类库 import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 加载数据集并提取数据 data_ori = ________【2】________ # 读取housing.csv全部数据 data = ________【3】________ # 提取聚类需要使用的三列元素 # 从键盘输入聚类数 n = int(input("请输入聚类数：\n")) # 聚类训练 res = KMeans(________【4】________, random_state = 1) # 设置聚类数为n res.fit(data) # 展示结果 centers = ________【5】________ # 获取所有簇中心 print(centers)

以下是完整的程序代码： python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 导入聚类库 import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ...

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

这段代码主要是使用Scikit-learn库中的KMeans和MiniBatchKMeans算法对生成的样本数据进行聚类，并通过可视化方式展示聚类结果。 具体每一句代码的作用如下： 1. 导入所需的库和模块 import time import numpy...

逐句解释这段代码：def kmeans(data, k): #样本数 num = data.shape[0] #初始质心 centers = initCenters(data, num, k) # 第一列:样本属于哪个簇 第二列:样本跟它所属簇的误差 clusterAssment = mat(zeros((num, 2))) clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False #循环每一个样本 for i in range(num): print(i) # 最小距离 min_distance = 100000.0 # 定义样本所属的簇 minIndex = 0 # 循环计算每一个质心与该样本的距离 for j in range(k): distance = euclDistance(centers[j, :], data[i, :]) # 如果计算的距离小于最小距离，则更新最小距离 if distance < min_distance: min_distance = distance # 更新最小距离 clusterAssment[i, 1] = min_distance # 更新样本所属的簇 minIndex = j # 如果样本的所属的簇发生了变化 if clusterAssment[i, 0] != minIndex: # 质心要重新计算 clusterChanged = True # 更新样本的簇 clusterAssment[i, 0] = minIndex # 更新质心 for j in range(k): # 第j个簇所有的样本所在的索引 index_j = np.nonzero(clusterAssment[:, 0] == j) # 第j个簇所有的样本点 points_index = data[index_j] # 计算质心 centers[j, :] = np.mean(points_index, axis = 0) return clusterAssment

这段代码实现了 k-means 聚类算法，下面逐句解释： def kmeans(data, k): #样本数 num = data.shape[0] #初始质心 centers = initCenters(data, num, k) # 第一列:样本属于哪个簇 第二列:样本跟它所属...

请调用一次这个函数，并把结果保存起来。函数：def kmeans(data, k, max_iter=100): # 随机初始化聚类中心 centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)] for i in range(max_iter): # 计算每个样本到每个聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个样本归为距离最近的聚类 labels = distances.argmin(axis=0) # 更新聚类中心为每个聚类中所有样本的平均值 new_centers = np.array([data[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 如果聚类中心不再变化，则停止迭代 if np.allclose(centers, new_centers): break centers = new_centers return labels, centers

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) # 调用函数 labels, centers = kmeans(data, k=2, max_iter=100) # 输出结果 print(labels) print(centers) 这样就可以得到每个样本所属的簇和...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

1. SSE (Sum of Squared Errors)：误差平方和，表示每个点到其所属簇中心的距离的平方和，用于评估聚类效果的好坏。 2. 轮廓系数 (Silhouette Coefficient)：表示一个样本与其所属簇内其他样本的相似度，与其与最近...

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist # 读取POSCAR文件 with open('69_POSCAR', 'r') as f: lines = f.readlines() # 提取晶格矢量和C原子坐标 lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)]) coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 初始化聚类中心 n_clusters = 3 centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] # 迭代聚类 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个C原子到聚类中心的距离 distances = cdist(C_coords, centers) # 分配聚类标签 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果：') for i in range(len(C_coords)): print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})，聚类标签：{}'.format( i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1)) print('聚类中心：') for i in range(len(centers)): print('聚类{}中心：({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))。修改代码。

这个错误是由于C_coords数组中没有足够的元素供你选择，导致np.random.choice函数出现了错误。解决这个问题的方法是检查C_coords数组的长度是否足够，并根据情况修改n_clusters的值，或者使用if语句来避免...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

这段代码实现的是k-means聚类算法，但是有一些地方可以改进： 1. 函数kMeans中的createCent参数可以通过修改为直接传入质心的方式来更加灵活。 2. 函数kMeans中的distMeans参数可以修改为scipy库中的距离函数，如...

分析这段代码，def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show()

这段代码实现了 K-Means 算法中的“肘部法则”来确定最佳的 K 值。K-Means 算法是一种聚类算法，将数据分为 K 个类别，目的是让同一类别内的数据尽量相似，不同类别之间的数据尽量不同。肘部法则是一种经验法则，...

最新推荐

recommend-type

2023年第三届长三角数学建模c题考试题目.zip

2023年第三届长三角数学建模c题考试题目，可下载练习
recommend-type

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法的基本概念与起源 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法。起源于20世纪60年代末至70年代初，由John Holland及其学生和同事们在研究自适应系统时首次提出，其理论基础受到生物进化论的启发。遗传算法通过编码一个潜在解决方案的“基因”，构造初始种群，并通过选择、交叉（杂交）和变异等操作模拟生物进化过程，以迭代的方式不断优化和筛选出最适应环境的
recommend-type

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
recommend-type

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难
recommend-type

在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
recommend-type

Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。