16信管黄梓航

摘要：1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 高斯适合连续型 多项式型 伯努利型 运行结果: 运行结果： 可以看到一共有150个分类，有100个符合植物学家的分类 查看数组 运行结果： 2.使用sklearn.model_selection.cro 阅读全文

摘要：1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 聚类分析 －将数据集划分为若干类，使得类内之间的数据最为相似。 分类：给数据贴标签 －提高认知效率 －降低认知成本 典型代表：邮件过滤 －自动识别垃圾邮件 根据以往收到的邮件进行标注，有些是正常邮件，有些是垃圾邮件，根据垃圾邮 阅读全文

摘要：把图片压缩的两种方法：1、降低分辨率2、颜色聚类 1、降低分辨率 2、颜色聚类 把一些相似颜色划为一类，减少存储，每一个通道有256种颜色，三通道颜色有256＊3种 颜色聚类，颜色中心代替这一类的颜色，一千万总变成100种 64位聚类 把颜色变成数组 a是颜色的数组，b是有5个元素的数组 上机练习 阅读全文

摘要：1. 用python实现K均值算法 K means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y) 1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kc 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最 阅读全文