标签:datasets hua means 代码 random 学习 randint np sklearn
前言
学习模式识别第二次大作业 代码理解
一、内容
验证k-means 和fcm算法在iris和sonar数据集。
二、部分代码及理解
1.
sklearn库自带的小的数据集引用格式为:sklearn.datasets.load_
from sklearn.datasets import load_iris
2.
start=time.time()
3.
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体为simhei显示中文
4.
arr = np.array(X)#创建数组
5.
b.add(np.random.randint(0,150))#≥0,<150随机数加进b
random.randint()与np.random.randint()的区别
6.
ceshi_hua_e = [hua_e[i] for i in range(len(hua_e)) if (i in b)] #列表解析创建新列表 得中心坐标
之后为k-,eans在sonar处理的代码学习
7.
from sklearn import datasets,decomposition,manifold #降维 流行
标签:datasets,hua,means,代码,random,学习,randint,np,sklearn 来源: https://blog.csdn.net/coising/article/details/110008274
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