至尊技术网

统计

登录

标签搜索

搜索到 2 篇与的结果

用Python实现KMeans数据聚类：从原理到实战

用Python实现KMeans数据聚类：从原理到实战

KMeans聚类、Python机器学习、scikit-learn、数据预处理、肘部法则、轮廓系数算法原理解析KMeans的核心思想是通过迭代寻找K个聚类中心，使得样本点到所属簇中心的距离之和最小。其工作流程可分为四步：随机初始化：选择K个点作为初始质心分配阶段：将每个样本点分配到最近的质心更新阶段：重新计算每个簇的质心迭代优化：重复2-3步直至质心稳定这个看似简单的过程，实际上蕴含着EM算法（期望最大化）的数学原理。当样本点到质心的距离平方和最小时，算法达到收敛。Python实现步骤1. 准备环境python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import silhouette_score2. 数据预处理真实数据往往需要先进行标准化处理： python sc...

2025年08月01日

56 阅读

0 评论

如何用Python和Scikit-learn构建机器学习模型：从数据到预测的全流程指南

如何用Python和Scikit-learn构建机器学习模型：从数据到预测的全流程指南

一、为什么选择Scikit-learn？作为Python生态中最受欢迎的机器学习库之一，Scikit-learn（简称sklearn）以其统一的API设计、丰富的算法实现和详实的文档著称。它就像机器学习界的"瑞士军刀"，无论是数据预处理、特征选择，还是模型训练与评估，都能找到对应的工具。对于刚接触机器学习的新手来说，掌握sklearn的标准工作流程是迈向AI开发的重要第一步。二、典型开发流程详解1. 环境准备与数据加载python基础库导入import pandas as pd import numpy as np from sklearn.modelselection import traintest_split示例数据集加载（以鸢尾花数据集为例）from sklearn.datasets import loadiris iris = loadiris() data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)在实际项目中，数据可能来自CSV、数据库或API。务必注意检查数据质量： - 缺失值处理：SimpleImp...

2025年07月27日

54 阅读

0 评论

悠悠楠杉

32,602 文章数

92 评论量

人生倒计时

今日已经过去小时

这周已经过去天

本月已经过去天

今年已经过去个月

最新回复

强强强
2025-04-07

强的一批
jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
sowxkkxwwk
2024-11-20

博主太厉害了！
zpzscldkea
2024-11-20

博主太厉害了！
bruvoaaiju
2024-11-14

博主太厉害了！

标签云

强的一批
有whmcs接口吗？
博主太厉害了！
博主太厉害了！
博主太厉害了！
怎么收藏这篇文章？
怎么收藏这篇文章？
想想你的文章写的特别好
想想你的文章写的特别好
不错不错，我喜欢看