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dreamhappy2012

最短距离法进行聚类分析的步骤？

问、最短距离法进行聚类分析的步骤？答：1. 定义样品之间距离，计算样品的两两距离，得一距离矩阵记为D(0)，开始每个样品自成一类，显然这时Dij = dij。2. 找出距离最小元素，设为Dpq，则将Gp和Gq合并成一个新类，记为Gr，即Gr = ｛Gp，Gq｝。3. 按（最短距离法）计算新类与其它类的距离。4. 重复(2)、(3)两步，直到所有元素。并成一类为止。如果某一步距离最小的元素

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dreamhappy2012

层次聚类的步骤？

问、层次聚类的步骤？答：• 算法流程1. 计算对象两两之间的距离；2. 构造n个单成员聚类C1,C2,…,Cn,每个聚类高度为0；3. 找到两个距离最近的聚类Ci和Cj，聚类的个数减1，以被合并的两个类之间的间距作为上层的高度；4. 重复3直到满足终止条件。

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詹惠儿

区分numpy中的dot和vdot函数

numpy.vdot（vector_a，vector_b）：返回向量a和b的点积。如果第一个参数是复杂的，则第一个参数的复共轭（这是方法的vdot()不同工作dot()）用于计算点积。它可以处理多维数组，但可以作为扁平数组进行处理。代码＃：# Python Program illustrating# numpy.vdot() method import numpy as geek

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詹惠儿

python如何求点击

numpy.dot（vector_a，vector_b，out = None）：返回向量a和b的点积。它可以处理2D数组，但将它们视为矩阵并执行矩阵乘法。对于N维，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个的和积：dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 代码＃1：# Python Program illustrating# numpy.dot

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詹惠儿

linalg.eig函数

numpy.linalg.eig（a）：该函数用于计算方阵的特征值和右特征向量。# Python program explaining# eig() function from numpy import linalg as geek # Creating an array using diag # functiona = np.diag((1, 2, 3)) print("A

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詹惠儿

numpy中的矩阵特征值函数

numpy.linalg.eigh（a，UPLO ='L'）：此函数用于返回复Hermitian（共轭对称）或实对称矩阵的特征值和特征向量。返回两个对象，一个包含该对象的一维数组a的特征值，以及相应特征向量的2-D方阵或矩阵（取决于输入类型）（在列中）。# Python program explaining# eigh() function from numpy import lina

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詹惠儿

NumPy提供了哪些线性代数函数

NumPy的线性代数模块提供了在任何numpy阵列上应用线性代数的各种方法。人们可以找到：数组的秩，行列式，跟踪等。矩阵的本征值矩阵和矢量积（点，内，外等产品），矩阵求幂求解线性或张量方程等等！# Importing numpy as npimport numpy as np A = np.array([[6, 1, 1], [4, -2, 5], [2, 8, 7]])

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詹惠儿

如何创建一个简单的计算器（2）

# Take input from the user select = input("Select operations form 1, 2, 3, 4 :") number_1 = int(input("Enter first number: ")) number_2 = int(input("Enter second number: ")) if select =

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詹惠儿

如何创建一个简单的计算器

创建一个简单的计算器，可以根据用户输入执行基本算术运算，如加法，减法，乘法或除法。方法：用户选择所需的操作。选项1,2,3和4有效。取两个数字，if ... elif ... else分支用于执行特定部分。使用函数add（），subtract（），multiply（）和divide（）来评估各自的操作。示例 :Please select operation -1. Add2.

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zxq997

什么是多重共线性问题？

在做多元线性模型的时候，往往出现“多重共线性问题”，这是什么？如何解决呢？a解决思路：“多重共线性”可以理解为x和x之间太相近了，从VIF方差膨胀因子的计算公式就可以看出来，去掉y，其它x对被检验的x的解释能力，如果VIF值太高，说明这个x就没有存在于这个模型里的意义VIF=1/(1-r2) ；当VIF大于10的时候，说明其余x对该x的解释力度达到了90%“多重共线性”问题的产生原因

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zxq997

哑变量是什么？如何在spss中进行操作？

问题描述：在多元线性模型中，哑变量是如何解读的？如何利用spss进行操作呢？ a 解决方法：如下图，有厅对比无厅，房价提升2.7%（因变量做了对数化）；各个城区，对比作为基准的“石景山”，房价各自提升x.x%和哑变量息息相关的另一个概念，就是“基准”，系数的解读就是和基准作比较另外需要注意的是，当某个分类变量或者顺序变量，哑变量处理进入了模型，去掉了基准项后，其余水平需要同进退，才

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wo56565

列表排序及连接。

def tm074(): # tm079 ''' a = [3,2,1] b = [4,5,6] a.sort() print(a) print(a b)

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wo56565

找到年龄最大的人，并输出。

person = {"li":18,"wang":50,"zhang":20,"sun":22}'''def tm078(): ''' person = {"li":18,"wang":50,"zhang":20,"sun":22} name,age='',0 for p in person.keys(): if person.get(p)>ag

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wo56565

八进制转换为十进制

def tm082(): ''' print(bin(10)) #十转二 print(oct(10)) #十转八 print(hex(10)) #十转16 print(int('10',8)) #八转十 print(int('10',2)) #二转十 print(int('10

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wo56565

求0—7所能组成的奇数个数。

def tm083(): ''' 【个人备注】：没说组成几位数或是否重复使用。假设1-8位都可以，且不能重复使用。直接用排列函数，累加然后去重，就得到答案了。 ''' s = [i for i in '01234567'] import itertools arr = [] for i in range(1,9):

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wo56565

时间函数举例4,一个猜数游戏，判断一个人反应快慢

def tm094(): import time,random print('《猜大小0-1000之间》') x = random.randint(0,1000) flag = input('是否开始(y/n)：') if flag=='y': s = time.time() while 1: m =

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W11YA

创建集合类型

集合与列表( [ ] )和字典( { } ) 一样，可以使用内置函数创建也可以使用操作符来创建。我们可以使用和字典一样的花括号（{}）来创建集合（可变），也可以使用向内置函数 set() 和 frozenset() 传递一个序列或其他的可迭代的对象分别来创建可变集合和不可变集合。不管如何创建集合，Python都是用常量格式 {1， 2， 3}（对于可变集合来说）来显示它，要创建空的集合

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zxq997

类别分类法有哪些？

如果文本分类问题由少量分离良好的类别组成，则许多分类算法可能运行良好。但是许多真正的分类问题包括大量通常非常相似的类别。读者可能会想到诸如网络目录（Yahoo!目录或开放目录项目），图书馆分类方案（Dewey Decimal或国会图书馆）或法律或医学应用中使用的分类方案等示例。例如，雅虎！目录由深层次结构中的200,000多个类别组成。对大量密切相关的类别进行准确分类本身就很困难。大多数类别都具

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zxq997

文本分类的半监督疑惑

在这里，理论上有趣的答案是尝试应用半监督训练方法。这包括bootstrapping等方法 EM算法。在这些方法中，系统获得一些带标签的文档，以及可以尝试学习的大量未标记文档。Naive Bayes的一大优势是它可以直接扩展为半监督学习算法，但对于SVM，还有半监督学习工作，其标题是转导SVM。通常，实际的答案是找出如何尽可能快地获得更多标记数据的方法。实现这一目标的最佳方法是将自己插入到人类

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zxq997

文本分类选择哪种分类器？

当遇到构建文本分类器的需要时，首先要问的问题是当前有多少训练数据可用？没有？很少？非常多？或者是巨额，每天都在增长？通常，在实际应用中部署机器学习分类器的最大实际挑战之一是创建或获取足够的训练数据。对于许多问题和算法，需要来自每个类的数百或数千个示例来生成高性能分类器，并且许多现实世界上下文涉及大量类别。我们最初会假设需要尽快分类; 如果有很多时间可用于实现，那么大部分时间可能用于组装数据资源。

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