kmodes算法流程？k模式算法步驟:1.隨機選擇k個初始中心點；2.對于數據集中的每個樣本點，計算該樣本點與k個中心點之間的距離(這里計算的是海明距離，是兩個樣本點不同屬性的取值個數)，將該樣本點劃

kmodes算法流程？

k模式算法步驟:

1.隨機選擇k個初始中心點；

2.對于數據集中的每個樣本點，計算該樣本點與k個中心點之間的距離(這里計算的是海明距離，是兩個樣本點不同屬性的取值個數)，將該樣本點劃分到距離最近的中心點對應的類別中；

3.分類完成后，重新確定類別的中心點，將類別中所有樣本的每個特征的模式作為新中心點對應特征的值，即類別中所有樣本的質心；

4.重復步驟2-3，直到總距離(每個聚類中的樣本到每個聚類中心的距離之和)不再減小，返回最終的聚類結果。

k模式算法

當數據變量為數值型時，可以使用k-modes算法進行聚類。因為這個算法計算的是樣本之間的漢明距離，如果變量值不是數值，不如先標注lEncod

laplacian算法原理？

拉普拉斯算法是一種線性二階微分算法，即上下左右四個相鄰像素的值之和，再減去該像素的四倍值，作為該像素的亮度值。

對于每個像素，取相鄰像素的平均值來代替以它為中心的窗口中像素的亮度值。這種方法就是均值平滑，也稱為均值濾波。均值平滑算法簡單快速，但會在一定程度上削弱圖像的邊緣和細節(jié)。

k近鄰算法內容以及需要注意的內容？

K-最近鄰算法使用測量不同特征值之間距離的方法進行分類。

優(yōu)點:準確率高，對異常值不敏感，不需要數據輸入的假設。

缺點:計算復雜度高，空間復雜度高。

適用數據范圍:數值型和標稱型。

工作原理是:有一個樣本數據集，也叫訓練樣本集，樣本集中的每一個數據都有一個標簽，即我們知道樣本集中每一個數據與其分類的對應關系。在輸入無標簽的新數據后，將新數據的每個特征與樣本集中數據的相應特征進行比較，然后算法提取樣本集征最相似(最近鄰)的數據的分類標簽。一般來說，我們只選擇樣本數據集中最相似的前K個數據，這是k-最近鄰算法中K的原點。通常，K是不大于20的整數。最后，選擇K個最相似數據中最頻繁的分類作為新數據的分類。

根據開發(fā)機器學習應用程序的一般步驟，我們使用Python語言開發(fā)了一個簡單的k-最近鄰算法的應用程序來測試算法的正確性。

k-最近鄰算法的一般流程

(1)資料收集:任何方法都可以。

(2)準備數據:距離計算需要的數值，最好是結構化數據格式。

(3)數據分析:任何方法都可以。

(4)訓練算法:這一步不適用于k-最近鄰算法。

(5)測試算法:計算錯誤率。

(6)算法:首先需要輸入樣本數據和結構化的輸出結果，然后運行k近鄰算法，確定輸入數據屬于哪個分類，最后應用它對計算出的分類進行后續(xù)處理。