摘要：
1.from sklearn.processing import LabelEncoder 进行标签的代码编译 首先需要通过model.fit 进行预编译，然后使用transform进行实际编译 2.from sklearn.discriminant_analysis import LinearDi 阅读全文
摘要：
聚类评估：轮廓系数 计算样本到同簇其他样本的平均距离ai， ai越小，说明样本越应该被聚类到该簇 计算样本到其他簇样本的平均距离bi，这个称为样本与簇Cj的不相似度 s(i) = (b(i) - a(i)) / max(b(i), a(i)) si 接近1， 说明b(i) 远大于a(i)， 说明分类 阅读全文
摘要：
BIRCH:是一种使用树分类的算法，适用的范围是样本数大，特征数小的算法，因为特征数大的话，那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN：基于概率密度的聚类方法：速度相对较慢，不适用于大型的数据，输入参数有r和k k-means：是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化，需要输入的参数是需要聚成几类 阅读全文
摘要：
DBSCAN 聚类算法又称为密度聚类，是一种不断发张下线而不断扩张的算法，主要的参数是半径r和k值 DBSCAN的几个概念： 核心对象：某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点，核心点的意思就是一个点在半径r的范围内，如果存在k个值，那么这个点就成为核心对象 直接密度可达：若点p在q的邻域内，且q 阅读全文