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- 2023-03-02 23:21回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 要使用R语言对Excel中的数据进行k-means聚类，您可以使用以下步骤： 将Excel中的数据导入R中。您可以使用read_excel()函数从Excel文件中读取数据
- 2023-04-05 00:19回答 2 已采纳 改成Label = km.fit_predict(np.asarray(imgData))试试
- 2021-07-28 17:52回答 1 已采纳 K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的，每一个簇通过其质心（centroid），即簇中所有点的中心来描述。该算法是循环迭代式的。(1)初始化：随机选择K个点作为初始中心点，每个点
- 2023-01-19 14:39计算机毕设论文的博客 Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)（附完整python版本代码）
- 2022-05-02 19:09回答 2 已采纳 你这不是个警告而已吗
- 2022-12-14 21:08回答 1 已采纳 如果只是输入轮廓系数的话，就不要用plt，直接还是display就可以了
- 2023-04-07 11:24回答 1 已采纳 可以。Geoda 和 Matlab 在进行 K-means 聚类分析时的主要区别在于：1. 应用领域：Geoda 是专门针对地理空间数据设计的软件，具有丰富的地理数据分析功能，而 Matlab 是一个
- 2022-05-09 16:50新四石路打卤面的博客 3万字长文，主要介绍聚类、无监督和半监督技术。
- 2022-03-30 10:05回答 1 已采纳 个人意见：是否归一化是要看你采取什么方法，比如神经网络可能需要进行归一化，但像集成学习之类的对数据不敏感，就不需要进行归一化。16个特征也不算很多，应该没必要特征提取。但也可以尝试一下看一下效果 ht
- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
- 2022-01-16 22:16回答 2 已采纳 # 整理聚类结果 listName = dfData['地区'].tolist() # 将 dfData 的首列 '地区' 转换为 listName dictCluster
- 2021-07-09 14:24Eastmount的博客 分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...
- 2021-08-12 11:03回答 4 已采纳 你这个数组是三维的啊，虽然不清楚sklearn的kmeans函数具体用法，但传入的X不是矩阵形式啊，应该是二维数组吧
- 2022-07-04 12:03biyezuopinvip的博客 简单线性回归(simple ...线性回归的目的是要得到输出向量 Y 和输入特征 X 之间的线性关系，求出 。为了得到线性回归系数 θ，我们需要定义一个 ，一个极小化损失函数的优化方法，以及一个验证算法的方法。损失函数的
- 2019-10-04 07:24acoikw2620的博客 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 . 或者字母开头，并且如果以 . 开头，第二个字符不允许是...
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12月26日
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