kmodes算法流程？k模式算法步驟:1.隨機(jī)選擇k個(gè)初始中心點(diǎn)；2.對(duì)于數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本點(diǎn)，計(jì)算該樣本點(diǎn)與k個(gè)中心點(diǎn)之間的距離(這里計(jì)算的是海明距離，是兩個(gè)樣本點(diǎn)不同屬性的取值個(gè)數(shù))，將該樣本點(diǎn)劃

kmodes算法流程？

k模式算法步驟:

1.隨機(jī)選擇k個(gè)初始中心點(diǎn)；

2.對(duì)于數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本點(diǎn)，計(jì)算該樣本點(diǎn)與k個(gè)中心點(diǎn)之間的距離(這里計(jì)算的是海明距離，是兩個(gè)樣本點(diǎn)不同屬性的取值個(gè)數(shù))，將該樣本點(diǎn)劃分到距離最近的中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的類別中；

3.分類完成后，重新確定類別的中心點(diǎn)，將類別中所有樣本的每個(gè)特征的模式作為新中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)特征的值，即類別中所有樣本的質(zhì)心；

4.重復(fù)步驟2-3，直到總距離(每個(gè)聚類中的樣本到每個(gè)聚類中心的距離之和)不再減小，返回最終的聚類結(jié)果。

k模式算法

當(dāng)數(shù)據(jù)變量為數(shù)值型時(shí)，可以使用k-modes算法進(jìn)行聚類。因?yàn)檫@個(gè)算法計(jì)算的是樣本之間的漢明距離，如果變量值不是數(shù)值，不如先標(biāo)注lEncod

laplacian算法原理？

拉普拉斯算法是一種線性二階微分算法，即上下左右四個(gè)相鄰像素的值之和，再減去該像素的四倍值，作為該像素的亮度值。

對(duì)于每個(gè)像素，取相鄰像素的平均值來(lái)代替以它為中心的窗口中像素的亮度值。這種方法就是均值平滑，也稱為均值濾波。均值平滑算法簡(jiǎn)單快速，但會(huì)在一定程度上削弱圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。

k近鄰算法內(nèi)容以及需要注意的內(nèi)容？

K-最近鄰算法使用測(cè)量不同特征值之間距離的方法進(jìn)行分類。

優(yōu)點(diǎn):準(zhǔn)確率高，對(duì)異常值不敏感，不需要數(shù)據(jù)輸入的假設(shè)。

缺點(diǎn):計(jì)算復(fù)雜度高，空間復(fù)雜度高。

適用數(shù)據(jù)范圍:數(shù)值型和標(biāo)稱型。

工作原理是:有一個(gè)樣本數(shù)據(jù)集，也叫訓(xùn)練樣本集，樣本集中的每一個(gè)數(shù)據(jù)都有一個(gè)標(biāo)簽，即我們知道樣本集中每一個(gè)數(shù)據(jù)與其分類的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在輸入無(wú)標(biāo)簽的新數(shù)據(jù)后，將新數(shù)據(jù)的每個(gè)特征與樣本集中數(shù)據(jù)的相應(yīng)特征進(jìn)行比較，然后算法提取樣本集征最相似(最近鄰)的數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽。一般來(lái)說(shuō)，我們只選擇樣本數(shù)據(jù)集中最相似的前K個(gè)數(shù)據(jù)，這是k-最近鄰算法中K的原點(diǎn)。通常，K是不大于20的整數(shù)。最后，選擇K個(gè)最相似數(shù)據(jù)中最頻繁的分類作為新數(shù)據(jù)的分類。

根據(jù)開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的一般步驟，我們使用Python語(yǔ)言開發(fā)了一個(gè)簡(jiǎn)單的k-最近鄰算法的應(yīng)用程序來(lái)測(cè)試算法的正確性。

k-最近鄰算法的一般流程

(1)資料收集:任何方法都可以。

(2)準(zhǔn)備數(shù)據(jù):距離計(jì)算需要的數(shù)值，最好是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式。

(3)數(shù)據(jù)分析:任何方法都可以。

(4)訓(xùn)練算法:這一步不適用于k-最近鄰算法。

(5)測(cè)試算法:計(jì)算錯(cuò)誤率。

(6)算法:首先需要輸入樣本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化的輸出結(jié)果，然后運(yùn)行k近鄰算法，確定輸入數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)分類，最后應(yīng)用它對(duì)計(jì)算出的分類進(jìn)行后續(xù)處理。