import numpy as np x=np.random.randint(1,100,[20,1]) #在1-100范围中产生20行1列的随机数组 y=np.zeros(20) k=3 #取数据中k个对象为初始中心,每个对象代表一个聚类中心 def initcenter(x,k): return x[:k] kc=initcenter(x,k) kc#对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类； def nearest(kc,i): #数组中的值，与...
#从数据集中导入鸢尾花数据import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisiris =load_iris()x = iris.data[:,1]y =np.zeros(150) #1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；def initcenter(x,k): #初始聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) #2）将各个数据分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类def nearest(kc,i): #数组中的值，与聚类中心最小距离所在类别的索引号 d...
import numpy as np x=np.random.randint(1,100,[20,1]) #在1-100范围中产生20行1列的随机数组 y=np.zeros(20) k=3#取数据中k个对象为初始中心,每个对象代表一个聚类中心 def initcenter(x,k): return x[:k] kc=initcenter(x,k) kc#对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类； def nearest(kc,i): #数组中的值，与...
import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x=iris.data[:,1] y=np.zeros(150) k=3def initcent(x,k):return x[0:k].reshape(k)def nearest(kc,i):#数组中的值，与聚类中心最小距离所在类型的索引号d=(abs(kc-i))w=np.where(d == np.min(d))return w[0][0]def kcmean(x,y,kc,k): #计算各聚类新均值l=list(kc)flag= Falsefor c in range(k):print(c)m=np.where(y == c)# print(m,x[m])n = np.m...
4 用python实现K均值算法x=np.random.randint(1,100,[20,1]) y=np.zeros(20) k=3def initcenter(x,k):return x[:k]def nearest(kc,i):d = (abs(kc - i))w = np.where(d ==np.min(d))return w [0] [0]kc = initcenter(x,k) nearest(kc,14)for i in range(x.shape[0]):print(nearest(kc,x[i]))运行结果为: for i in range(x.shape[0]):y[i] = nearest(kc,x[i]) print(y)运行结果为: for i in range(x.shape[0]):y[i]=nearest(k...
1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y) 1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kcimport numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 xdef initcenter(x, k):#初始聚类中心数组return x[:k]kc = initcenter(x,k) kc 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近...
讲解分布式数据存储的核心算法，数据分布的算法 hash 算法 -> 一致性 hash 算法（memcached） -> redis cluster 的 hash slot 算法 用不同的算法，就决定了在多个 master 节点的时候，数据如何分布到这些节点上去，解决这个问题 看到这里的时候，已经明白了，可能是通过 key 去路由到多个 master 上的 redis cluster 介绍#自动将数据进行分片，每个 master 上放一部分数据 提供内置的高可用支持，部分 master 不可用时，还是可以继...
讲解分布式数据存储的核心算法，数据分布的算法 hash算法 -> 一致性hash算法（memcached） -> redis cluster，hash slot算法 用不同的算法，就决定了在多个master节点的时候，数据如何分布到这些节点上去，解决这个问题 1、redis cluster介绍 redis cluster （1）自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据（2）提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的 在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口...