python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速…
kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用,因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2…
对常用的FIR,我们使用MATLAB的fdatool(或者filterDesigner) 设计滤波器,给定指标,生成系数.为了方便,我们将系数保存到文件,其保存格式比较简介,在此进行说明. 1.FIR II可以读取的文件,格式为系数+逗号,例如下面的5个系数的文件: 0.1,-0.5,3.0,-0.5,0.1 2.注意事项: (1)逗号后面不要加换行.根据FIR II ip核使用手册,两个系数的分隔用逗号(comma)或者空格(space)完成.滤波器bank的分隔用换行(new line)完成…
数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵…
<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这…
之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,…
数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1…
同样可参考: http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 http://wenku.baidu.com/link?url=pEBtVQFzTx0I9T9vr01WS6_NmOY7EylNwa-suKpx3ab1YZfL4QvYsPt2chXyvXOvU3bBa_CrTOaZ0QV_KmcMCmTrqXvZQNKy-cLHQ8J2Y0q 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系…
今天用将近一天的时间学习了层次分析模型(AHP),主要参考了一份pdf,这个网站,和暨南大学章老师的课件,现写出一些自己总结的要点. 一.层次分析法的基本步骤: 角度一: 实际问题——分解——>多个因素——建立——>层次结构— —确定——>诸因素的相对重要性——计算——>权向量— —判断——>综合决策 角度二: 建立层次结构模型——>构造判断矩阵——>层次单排序——>一致性检验——>层次总排序. 二.几个理解的重点 1.正反矩阵 若矩阵A=(aij)m…
无源和免接触是非接触式IC卡相对于接触式IC卡的两大特点.无源是指卡片上没有电源,免接触是指对卡片的读写操作不必和读写器接触.非接触式智能卡也是IC卡,而卡上的IC即集成电路工作时肯定是需要电源的,卡片自身没有电源而又不和读写器接触,那么电源从哪里来的呢? 其实回答这个问题非常简单,那就是电磁感应.读写器产生一个电磁场,卡片上的天线是一个LC振荡电路,且这个振荡电路的共振频率和读写器电磁场的频率一致.当卡片进入读写器的射频场,卡上的振荡电路起振,电路振荡意味着有电子的流动,有电子的流动就可以用二…
一.前述 Kmeans算法一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点. Kmeans算法是一种无监督的算法. 常用于分组,比如用户偏好. 二.概念及原理 Kmeans原理: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了),或执行了足够多的迭代. 样本点之间的相似度距离计算: 1.欧氏距离相似度(常用!!!) 2.Jaccard相似度(…
一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评…
本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价…
目录 决策树算法 ID3算法[1] C4.5 改进[1] "纯度"度量指标:信息增益率 离散化处理 CART(分类与回归树,二叉) 度量指标 二值化处理 不完整数据处理 CART生成算法[4] CART剪枝[3] 决策树优缺点 参考文献 决策树算法 决策树模型的核心: 1.由节点与有向边组成 2.节点分为内部节点和叶子节点 3.内部节点表示一个特征,叶子节点表示一个类 每个内部特征表示一个特征属性上的测试,分支代表这个特征属性在某个值域上的输出 决策树的关键步骤是分裂属性,即按照一种特…
摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用…
高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的…
测量相关程度的相关系数很多,各种参数的计算方法及特点各异. 连续变量的相关指标: 此时一般用积差相关系数,又称pearson相关系数来表示其相关性的大小,积差相关系数只适用于两变量呈线性相关时.其数值介于-1~1之间,当两变量相关性达到最大,散点呈一条直线时取值为-1或1,正负号表明了相关的方向,如果两变量完全无关,则取值为零. 作为参数方法,积差相关分析有一定的适用条件,当数据不能满足这些条件时,分析者可以考虑使用Spearman等级相关系数来解决问题. 有序变量的相关指标: 所谓有序的等级资…
1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法. 2.原理:先随机选择K个质心,根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中,然后根据簇中的样本更新质心,再次计算距离重新分配簇,直到质心不再发生变化,迭代结束. 3.簇内平方和Inertia:采用欧几里得距离,则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和.追求能够让簇内平方和最小化的质心. 4.用sklearn实现K-Means:from sklearn.cluster import KMeans #导入包 cluster = KMeans(n.clus…
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)主要的工作是:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉,对数据进行总结等. 探索性数据分析(EDA)与传统统计分析(Classical Analysis)的区别: 传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布,然后把数据套入假设模型再做分析.但由于多数数据并不能满足假设的分布,因此,传统统计分析结果常常不能让人满意. 探索性数据分析方法注重数据的真实分布,…
一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评…
前言 人们常说"物以类聚,人以群分",在生物学中也对生物从界门纲目科属种中进行了划分.在统计学中,也有聚类分析法,通过把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集,从而让同一个子集中的成员都有相似的一些属性,然后对这些子集中的数据进行分析,其关键则在于聚类.这系列文章将来讲讲各种聚类方法,这篇开篇文章将介绍下聚类的相关概念以及最基本的算法 K-Means. 聚类 我们都知道,在机器学习中,一般分为有监督.无监督.半监督学习三类.其中无监督学习常用的方法便是聚类. 将一个数…
前面一篇介绍了用tensorflow实现线性回归模型预测sklearn内置的波士顿房价,现在这一篇就记一下用逻辑回归分类sklearn提供的乳腺癌数据集,该数据集有569个样本,每个样本有30维,为二分类数据集,212个正样本,357个负样本. 首先,加载数据,并划分训练集和测试集: # 加载乳腺癌数据集,该数据及596个样本,每个样本有30维,共有两类 cancer = skd.load_breast_cancer() # 将数据集的数据和标签分离 X_data = cancer.data Y…
这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数 假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1…
## 版权所有,转帖注明出处 章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 Scikit-learn是一个开源Python库,它使用统一的接口实现了一系列机器学习.预处理.交叉验证和可视化算法…
一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影…
◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的…
kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60  中等的一致性(moderate) 0.61~0.80  高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的…
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''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L…
一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true…
BS