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以下是设置群集问题的一些代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # KMeans # # Class=2 # Center(2.5,2.5), r1 = 2, r2 = 1 X1 = np.zeros(500*4) X2 = np.zeros(500*4) r1 = 2; r2 = 1; a = 2.5; b = 2.
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我有一堆句子,我想使用 scikit-learn 谱聚类对它们进行聚类.我已经运行了代码并得到了没有问题的结果.但是,每次运行它我都会得到不同的结果.我知道这是启动的问题,但我不知道如何解决它.这是我在句子上运行的代码的一部分: vectorizer = TfidfVectorizer(norm='l2',sublinear_tf=True,tokenizer=tokenize,stop_wor
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我正在尝试使用 python 计算光谱的 FWHM.光谱描述(我说的是物理学)对我来说有点复杂,我无法使用一些简单的高斯或洛伦兹分布来拟合数据. 到目前为止,我设法管理数据的插值并通过半最大值绘制一条平行于 X 轴的直线. 我怎样才能找到峰两侧的两条线的交点坐标? 我知道如果我将光标放在那些点上,它会给我坐标,但我想自动化这个过程,以便它变得更加用户友好.我该怎么做? 解决
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我有多个数据框,其中第一列(最后用 NA 填充)是波数,其他列是我的多个观察的特定波数变量. 是否有可能以我的第一列保存 x 轴变量的方式绘制列,而另一列则用它们各自的 y 值绘制成一个大图? 我已经尝试过“matplot"(结果是“数字"而不是点), matplot(df[,1],df[,3:5],xlab = "波长 [nm]", ylab = "吸光度") 不同的“xyplo
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我正在尝试使用python计算光谱的FWHM.对我来说,光谱描述(我是从物理学的角度来说)有点复杂,我无法使用一些简单的高斯或洛伦兹曲线拟合数据. 到目前为止,我设法管理了数据的插值,并通过一半最大值绘制了一条与X轴平行的直线. 如何找到峰两边的两条线的交点坐标? 我知道,如果我将光标放在这些点上,它将给我坐标,但是我想使这一过程自动化,以便变得更加用户友好.我该怎么办?
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我有一个3000x50的特征向量矩阵.我使用sklearn.metrics.pairwise_distances作为'Similarity_Matrix'获得了类似矩阵.现在,我使用networkx使用在上一步中生成的相似度矩阵作为G=nx.from_numpy_matrix(Similarity_Matrix)来创建图.我现在想在此图G上执行光谱聚类,但是一些Google搜索未能提供scikit
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我有一堆句子,我想使用scikit-learn光谱聚类对它们进行聚类.我已经运行了代码并毫无问题地得到了结果.但是,每次运行它,我都会得到不同的结果.我知道这是启动问题,但我不知道如何解决.这是我在句子上运行的代码的一部分: vectorizer = TfidfVectorizer(norm='l2',sublinear_tf=True,tokenizer=tokenize,stop_wor
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我将MacBook更新为Mavericks,重新安装了Macports以及我通常使用的所有Python 2.7模块。在运行Python时,我收到以下消息: 导入mlab时: from mayavi import lab (process:1146):Gtk-WARNING **:C库不支持的语言环境。 使用回退'C'语言环境 运行mlab命令(例如mlab.mesh())
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我想用python聚类图谱使用谱聚类。 频谱聚类是一种更通用的技术,不仅可以应用于图形,还可以应用于图像或任何类型的数据,但是,它被认为是一种特殊的图聚类技术。可悲的是,我找不到python在线的谱聚类图的例子。 Scikit Learn具有两种记录的光谱聚类方法: SpectralClustering 和 这两种方法都提到他们可以用于图表,但不提供具体说明。 用户指南都不是。我
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背景 根据沿海信息数据程序(CDIP),他们正在生成波浪膨胀的光谱热/强度图, a href =“http://cdip.ucsd.edu/?nav=recent&sub=observed&units=metric&tz=UTC&pub=public&map_stati=1,2,3&stn=100&stream=p1& ; xitem = dir_spectrum“rel =”nofo
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