让我们来分析分析

摘要： 一、Min-Max 规范化(最小-最大规范化) 将原始数据映射到 [0, 1] 之间： （原始值 - 最小值）/（最大值 - 最小值） 当原始数据存在小部分很大/很小的数据时，会造成大部分数据规范化后接近于0/1，无法准确区分数据； data = (data - data.min())/(data. 阅读全文

摘要： 一、k-prototypes算法 k-prototypes算法在聚类的过程中，是将数据的数值型变量和类别型变量拆开，分开计算样本间变量的距离，再将两者相加，视为样本间的距离。 k-prototypes聚类的准则就是使用一个合适的损失函数去度量数值型和分类变量对原型的距离； 二、k-prototype 阅读全文

摘要： 一、列表元素的删除 （1） 按索引删除 1. pop函数 直接在pop函数内输入要删除元素的索引号即可，例如： nums = [0,3,6,8,2,1] #删除索引为2对应的值 nums.pop(2) 输出结果： [0, 3, 8, 2, 1] 此外，pop还可返回删除的值，例如： nums = [ 阅读全文

摘要： 一、二维转一维 （1）使用sum函数进行转换： intervals = [[1,4],[2,5],[3,6]] a = sum(intervals,[]) print(a) 输出结果： [1, 4, 2, 5, 3, 6] （2）使用列表推导式 intervals = [[1,4],[2,5],[3 阅读全文

摘要： 首先导入包含apriori算法的mlxtend库， pip install mlxtend 调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_thresho 阅读全文

摘要： 对Python二维列表进行赋值可以直接使用append函数，例如： #有两个一维列表 a = [1,2,3] b = [6,7,8] #定义一个列表 double_list = [] #赋值 double_list.append(a) double_list.append(b) #输出二位列表 pr 阅读全文

摘要： 一、概述 关联规则是发现事物之间的关系的分析过程，关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。 阅读全文

摘要： import json import csv with open('E:\..\道路数据.json',encoding='utf-8') as f: json_file = json.load(f) #选取json表中features中的内容 arr = json_file['features'] 阅读全文

摘要： 工作中遇到了要提取某地路网信息的需求，碰巧碰见这篇文章，完美解决了问题。 转载自CSDN大神zhg_vincent的文章 原文连接：http://blog.csdn.net/Vincent2014Linux/article/details/105302005 1 前言 本文介绍如何通过QGIS来获取 阅读全文

摘要： 主要思路为 利用百度地图api解析数据，得到json后提取内部内容，最后将列表写入txt文件中具体实现如下：import json import requests def getlnglat(query,region): web_url = 'http://api.map.baidu.com/pla 阅读全文