算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)
层次聚类是一种灵活的聚类方法，尤其适合于数据集的聚类结构不是很清楚的情况。然而，它也有一些缺点，如计算复杂度高（尤其是对于大型数据集），且对于噪声和异常值敏感。六、Python应用可以使用scikit-learn库中的`AgglomerativeClustering`类来实现层次聚类。以下是一个简单的示例代码：```pythonfromsklearn.clust...
算法——K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)
在Python中，我们可以借助强大的机器学习库scikit-learn轻松实现KNN算法。以下是一个完整的示例，展示了如何使用scikit-learn对样本数据集进行分类：fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metrics...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
Scikit-Learn中的GMMScikit-Learn在类sklearn.mixture.GaussianMixture中提供了高斯混合模型的实现。与Scikit-Learn中的其他聚类算法不同,这个算法不提供labels_属性。因此要获得数据点的聚类分配,需要调用拟合模型上的predict()方法(或调用fit_predict())。下面使用这个类对以下数据集执行聚类,该数据集由两个椭圆blo...
概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...
使用sklearn进行简单线性回归:fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX=np.random.rand(100,1)y=2*X+1+np.random.randn(100,1)*0.1X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)model=Linear...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
2.sklearn工具包基本使用3.rdkit工具包的基本使用4.化合物编码方式和化合物相似性理论知识5.项目实战1:基于ADME和Ro5的分子筛选6.项目实战2:基于化合物相似性的配体筛选7.项目实战3:基于化合物相似性的分子聚类8.项目实战4:基于机器学习的生物活性预测...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
2.sklearn工具包基本使用3.rdkit工具包的基本使用4.化合物编码方式和化合物相似性理论知识5.项目实战1:基于ADME和Ro5的分子筛选6.项目实战2:基于化合物相似性的配体筛选7.项目实战3:基于化合物相似性的分子聚类8.项目实战4:基于机器学习的生物活性预测...
10 种聚类算法的完整 Python 操作示例
importsklearnprint(sklearn.__version__)运行该示例时,您应该看到以下版本号或更高版本。0.22.12.聚类数据集我们将使用make_classification()函数创建一个测试二分类数据集。数据集将有1000个示例,每个类有两个输入要素和一个群集。这些群集在两个维度上是可见的,因此我们可以用散点图绘制数据,并...
教程| 一文简述多种无监督聚类算法的Python实现
我们从sklearn库中导入K均值模型,拟合特征并进行预测。K均值算法的Python实现:#ImportingModulesfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.clusterimportKMeans#Loadingdatasetiris_df=datasets.load_iris()#DeclaringModelmodel=KMeans(n_clusters=3)...
使用K-means 算法进行客户分类
K-Means聚类是一种常用于将数据集自动划分为K个组的方法,它属于无监督学习算法。K-Means目标K均值的目的是使每个点到其对应的聚类质心的距离的平方和最小。给定一组观测值(x1,x2,...,xn),其中每一个观测值都是d维实数向量,K均值聚类旨在将n个观测值划分为k(k≤n)个集合S={S1,S2,...,Sk}以最小...
【神麻人智】使用聚类分析的机器学习对脑震荡亚型进行分类
使用sklearn凝聚的聚类算法对两个主成分进行计算,最大silhouette得分为0.36,最低DaviesBouldin得分为0.83。因此,确定最佳簇数为5(图3)。由于研究中的所有患者都出现脑震荡,因此任何给定评估的值的范围都不是很大。此外,所有患者都伴有疼痛和活动相关症状,因此预计DaviesBouldin评分将接近1,表明簇之间具有相似性。