基于Python聚类分析的聚类数确定方法对比

在大数据时代,机器学习被广泛应用于多个领域中。按学习方式分类可被分为监督学习、无监督学习以及强化学习等。其中,聚类方法是无监督学习的主要实现方式之一。聚类簇个数作为聚类算法中的重要参数之一,直接影响了最终聚类结果的准确性。文章以数字切片聚类为实际案例,讨论了2种确定聚类簇个数的方式。一种是显示的指定聚类簇个数,相关算法有k-means及高斯混合模型;另一种是由不同的超参数推断出聚类簇个数,相关算法有层次聚类及Louvain算法。对不同模型的拟合优度以及聚类结果进行了对比分析。

管网气流速度检测技术探究

管网气流速度检测在许多场合都有重要应用,本文通过归纳常见的气体速度检测原理,探究某抽气式烟雾检测系统的应用方法,提出热电测速在该系统中的应用方法。