基于西瓜书的聚类代码和介绍
def GMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset):
'''
高斯混合聚类算法
:param iterMax: 最大迭代次数
:param gmm: 保存gmm模型的数据
:return: 簇划分结果
'''
step = 0
m = len(dataset)
flagMat = np.mat(np.zeros((m, 1))) # 保存每个样本的簇标记
lateProbMat = np.mat(np.zeros((m,3))) #保存后验概率
while step 3):
k += 1
print( k)
mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '
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[{"title":"（ 5 个子文件 183KB ） 基于西瓜书的聚类代码和介绍","children":[{"title":"新建文件夹","children":[{"title":"层次聚类.txt <span style='color:#111;'> 1.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"密度聚类2代码.txt <span style='color:#111;'> 1.19KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"密度.pdf <span style='color:#111;'> 182.24KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"密度聚类.txt <span style='color:#111;'> 2.02KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"高斯聚类.txt <span style='color:#111;'> 5.15KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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Meet_csdn :还没有运行，有书里边的几个例子2019-10-13 -
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