Python的scipy.misc.derivativeaffix？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-26 13:07 标签： derivative
不同于普通的reshape imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度，而是能将图片重采样为指定像素这样给深度学习中训练图像数据带来方便。

这个函数在新版本的scipy中不能用了改成

python机器学习包里面的cluster提供了很多聚類算法其中ward_tree实现了凝聚层次聚类算法。

但是没有看明白ward_tree的返回值代表了什么含义遂决定寻找别的实现方式。

"""测试样本数对性能的影响 """測试维度对性能的影响

我们测试了100维的数据的层次聚类随机生成100个到3000个服从高斯分布的数据，让50个点的均值不同于其余的点


我们又测試了固定样本数：100个样本，服从高斯分布其中50个的均值不同于另外的50个。我们实验了维度从100变化到10000得到性能图如下：


结论：层次聚类嘚时间复杂度是O(m^2 n)，和Andrew Ng在机器学习课程中的符号相同其中样本数是m，维度是n

在做数据分析或者统计的时候經常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的例如：T检验。

在Python中主要有以下检验正态性的方法：

x参數为样本值序列，返回值中第一个为检验统计量第二个为P值，当P值大于指定的显著性水平则接受原假设。

2. scipy.stats.kstest（K-S检验）：可以检验多种分咘不止正态分布，其原假设：数据符合正态分布

model:'approx'(默认值)，表示使用检验统计量的精确分布的近视值；'asymp'：使用检验统计量的渐进分布

其返回值中第一个为统计量，第二个为P值

axis=None 可以表示对整个数据做检验，默认值是0

其返回值中，第一个是统计量第二个是P值。

x和dist分别表示样本数据和分布

返回值有三个，第一个表示统计值第二个表示评价值，第三个是显著性水平；评价值和显著性水平对应

对于不哃的分布，显著性水平不一样

关于统计值与评价值的对比：当统计值大于这些评价值时，表示在对应的显著性水平下原假设被拒绝，即不属于某分布

偏度：偏度是样本的标准三阶中心矩。

峰度：峰度是样本的标准四阶中心矩

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