文件名称：hdmedians:高维中位数（medoid，几何中位数等）。 Python的快速实现
文件大小：141KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 00:10:23
python machine-learning statistics high-dimensional-data median
高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin
【文件预览】：
hdmedians-master
----hdmedians()
--------medoid.py(3KB)
--------.pylintrc(12B)
--------__init__.py(187B)
--------tests()
--------geomedian.pyx(12KB)
----LICENSE(11KB)
----setup.cfg(64B)
----setup.py(842B)
----README.md(7KB)
----Makefile(944B)
----docs()
--------README_.md(5KB)
--------f72bcdd87e43d7d06e1fe084f5255519.svg(16KB)
--------2ec6e630f199f589a2402fdf3e0289d5.svg(3KB)
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--------fig1.svg(43KB)
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--------95da31970158bdbe88c4b5eeeb7a01af.svg(17KB)
--------plots.py(1KB)
--------16af742697014fc9e160526d074702c1.svg(2KB)
----.gitignore(1KB)
----pyproject.toml(92B)