python explode(0、0.2、0、0)_Python 2
8.23
a.特征向量和距离度量:
1.特征向量:特征向量包含足够信息来完美地进行分类的情况是非常罕见的。多数机器学习实际应用无法构造出具有完美识别能力的特征向量集合。
2.距离度量:
余弦相似度:体现的是两个向量在方向上的差别,而不是在大小上的差别,多用于高维向量。
欧氏距离:对应于p=2的闵可夫斯基距离。
曼哈顿距离:对应于p=1的闵可夫斯基距离。
b.kmeans聚类的理解:给用户打标签,比如以消费金额、消费频次、最近一次消费时间等等来评判,这个用户是忠实用户,还是流失用户,在推送或其他营销活动的时候,可以采取针对性的措施,比如文案、推广产品、活动时间等等。
编写需要的函数:
#计算欧氏距离
def calc_dist(x,y): #x、y为序列
dist=np.sum((x-y)**2)
return dist
#寻找样本与当前均值向量的距离最小的,并归为该类
def find_label(x,centroids): #x为单个样本,centroids为中心集合
min_dist=99999
label=[]
for j in range(k):
dist=calc_dist(x,centroids[j]) #计算与各中心的距离
if dist
label=j
min_dist=dist
return label
#计算新的中心
def cal_new_c
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