1.Python代码：递归实现C4.5决策树生成、算法算法剪枝、源码分类
2.Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)
3.KMeans聚类算法，代码简短易懂的算法算法python代码
4.Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序算法分类）
5.优化算法 | 遗传算法（附Python代码）
6.Python 结巴分词(jieba)源码分析
Python代码：递归实现C4.5决策树生成、剪枝、源码分类
本文将详细介绍如何使用Python编程实现C4.5决策树分类算法。代码选股源码编码首先，算法算法我们将通过Numpy进行矩阵运算实现这一过程，源码并提供完整的代码代码供读者参考和学习。在深入理解算法原理之后，算法算法我们将通过一个简单的源码数据集展示如何生成C4.5决策树，并解释如何利用它对新样本进行分类。代码### 算法原理
C4.5决策树是算法算法对ID3决策树的改进，它采用“信息增益率”而非简单的源码“信息增益”来选择划分特征，以减少对可取值数目较多的代码离散特征的偏好。具体选择规则如下：
从候选划分特征中找出信息增益高于平均水平的特征。 在上述特征中，选择信息增益率最高者作为最优划分特征。生成决策树的过程包括自顶向下的递归过程，从根节点开始，根据最优划分特征将数据集分为多个子集，直至满足叶节点条件（如纯度达到某个阈值）。
### 预测新样本的类别
假设我们有一个新样本，例如，特征为 [东, 潮湿, 弱, ]（风向为“东”，湿度为“潮湿”，紫外线指数为“弱”，温度为℃）。通过C4.5决策树，我们可以自上而下地判断其类别。具体步骤如下：
从根节点出发，判断温度是否小于.5℃。 如果温度小于.5℃，进入根节点的右子节点；否则，进入左子节点。 重复以上步骤，直到到达叶节点，该叶节点的类别即为新样本的预测类别。例如，对于上述新样本，如果决策树结构正确，条码源码安卓最终可能将其分类为“阴天”。
### 如何生成C4.5决策树
生成C4.5决策树的过程涉及遍历数据集的所有候选特征，计算每个特征的信息增益率，选择最佳特征进行数据集划分。具体步骤包括：
计算信息熵，评估数据集纯度。 对于离散特征，计算信息增益率；对于连续特征，使用二分法确定最佳划分点。 选择信息增益率最高的特征作为当前节点的划分依据。 递归地对子数据集重复上述步骤，直至满足叶节点条件。### 剪枝
为了避免过拟合，C4.5决策树在生成完成后会进行剪枝。剪枝分为“前剪枝”和“后剪枝”，其中“后剪枝”是最常用的方法。通过计算剪枝前后的损失函数，如果剪枝后损失函数降低，则执行剪枝操作，将某些叶节点合并至其父节点。
### 程序代码
完整的Python代码分为两个部分：C决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类；决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。
### 运行示例
使用提供的数据集，通过运行C决策树分类.py文件，可以生成决策树，剪枝决策树，并对新样本进行分类。具体的输出结果将展示决策树结构以及对新样本的预测类别。
### 结语
通过本文的介绍，我们不仅理解了C4.5决策树分类算法的原理和实现，还学会了如何使用Python代码实现这一过程。希望本文能够帮助读者掌握C4.5决策树的构建和应用，为实际数据分类任务提供有效的解决方案。
Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)
项目专栏：Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍
本篇文章旨在采用Python语言实现经典的机器学习算法K-means Clustering Algorithm，对KMeans算法进行深入解析并提供代码实现。KMeans算法是一种无监督学习方法，旨在将一组数据点划分为多个簇，电视家成人源码基于数据点的相似性进行分类。
KMeans算法的优点包括简易性、实现效率以及对于大规模数据集的适应性。然而，它需要预先指定簇的数量k，并且结果的稳定性受随机初始化的影响。此外，KMeans在处理非凸形状的簇和不同大小的簇时效果不佳。
实现K-means Clustering Algorithm，本文将重点讲述算法原理、优化方式及其Python实现，避开复杂细节，专注于算法核心流程，适合初学者理解。
### KMeans算法原理
KMeans算法的基本步骤如下：
1. 初始化k个随机簇中心。
2. 将每个数据点分配给最近的簇中心。
3. 更新簇中心为当前簇中所有点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直至簇中心不再显著变化或达到预设迭代次数。
### KMeans算法优化方式
1. **快速KMeans**：通过提前选择初始簇中心或采用随机抽样，加速收敛。
2. **MiniBatchKMeans**：使用小批量数据进行迭代，减小计算复杂度，适用于大规模数据集。
### KMeans算法复杂度
时间复杂度通常为O(nki)，其中n为数据点数量，k为聚类中心数量，i为迭代次数。实际应用中，加速计算可采用上述优化方法。
### KMeans算法实现
为了便于理解，本文提供一个简化版的KMeans算法实现，不使用sklearn直接封装的模型，而是手动实现KMeans的核心逻辑，以帮助初学者更好地掌握算法流程。
**1. 导包
**主要使用Python内置库进行实现。
**2. 定义随机数种子
**确保实验结果的可重复性，对于随机初始化和选择训练样本具有重要意义。
**3. 定义KMeans模型
**实现模型训练（fit）和预测（predict）方法。
**3.3.1 模型训练
**通过不断迭代更新簇中心以最小化簇内方差。期货资金盘源码
**3.3.2 模型预测
**预测数据点所属簇，基于最近的簇中心。
**3.3.3 K-means Clustering Algorithm模型完整定义
**整合训练和预测方法，形成完整KMeans模型。
**3.4 导入数据
**使用自定义数据集，包含个样本，每个样本有个特征，7个类别。
**3.5 模型训练
**定义模型对象，指定k值，调用fit方法完成训练。
**3.6 可视化决策边界
**绘制样本的真实类别和KMeans划分后的类别，评估聚类效果。
通过可视化结果可以直观判断KMeans算法在数据集上的聚类性能。
### 完整源码
完整的KMeans算法Python代码实现，包括导入数据、模型训练、预测以及可视化决策边界的部分，旨在帮助读者理解KMeans算法的实现细节。
KMeans聚类算法，简短易懂的python代码
k-means算法在理论上并不复杂，但实际编写Python代码时，一些同学可能会感到困难，这可能会在面试中影响表现。
以下是k-means算法的基本原理：
首先，我们需要指定样本数据集data和聚类数量k。接下来，按照以下步骤进行操作：
1. 初始化：随机选择k个样本点作为初始聚类中心。
2. 聚类过程：计算每个样本点到各个聚类中心的距离，并将样本指派到最近的聚类中心所在的类别。
3. 计算新的聚类中心：对于每个聚类结果，计算该类中所有样本的均值，作为新的聚类中心。
4. 判断迭代是否收敛：如果新旧聚类中心没有变化或者满足迭代条件，则输出结果并结束；否则，回到步骤2继续迭代。
下面是相应的Python代码实现。
为了测试代码，我们随机生成了个样本点，样本维度为2，阅读源码真正价值将其聚为3类。
聚类结果输出。
为了更直观地展示聚类效果，我们将进行可视化展示。
-完结-
Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的排序算法分类）
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。
一、常用排序算法
1、冒泡排序——交换类排序
1.1 简介
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。最快：当输入的数据已经是正序时；最慢：当输入的数据是反序时。
1.2 源码
1.3 效果
2、快速排序——交换类排序
2.1 简介
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。特点是选基准、分治、递归。
2.2 源码
2.3 快排简写
2.4 效果
3、选择排序——选择类排序
3.1 简介
选择排序是一种简单直观的排序算法。无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。
3.2 源码
3.3 效果
4、堆排序——选择类排序
4.1 简介
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。分为两种方法：大顶堆、小顶堆。平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
4.2 源码
4.3 效果
5、插入排序——插入类排序
5.1 简介
插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了。工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
5.2 源码
5.3 效果
6、希尔排序——插入类排序
6.1 简介
希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。基于插入排序的原理改进方法。
6.2 源码
6.3 效果
7、归并排序——归并类排序
7.1 简介
归并排序（Merge sort）采用分治法（Divide and Conquer）策略，是一种典型的分而治之思想的算法应用。
7.2 源码
7.3 效果
8、计数排序——分布类排序
8.1 简介
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外的数组空间中。要求输入的数据必须是有确定范围的整数，运行时间是 Θ(n + k)，不是比较排序，性能快于比较排序算法。
8.2 源码
8.3 效果
9、基数排序——分布类排序
9.1 简介
基数排序是一种非比较型整数排序算法，可以用来排序字符串或特定格式的浮点数。
9.2 源码
9.3 效果
、桶排序——分布类排序
.1 简介
桶排序是计数排序的升级版，它利用了函数的映射关系，高效与否的关键在于映射函数的确定。桶排序关键在于均匀分配桶中的元素。
.2 源码
.3 效果
三、Github源码分享
写作不易，分享的代码在 github.com/ShaShiDiZhua...
请点个关注，点个赞吧！！！
优化算法 | 遗传算法（附Python代码）
遗传算法（GA）是今天要讲述的主题，相信大家对它并不陌生。过去我们已经发布过多篇关于GA的教程：
过去的教程主要是使用GA来解决离散优化问题，而很少涉及到连续优化问题。因此，今天我们将重点讲解如何使用GA来解决连续优化问题。
首先，我们需要确定要解决的问题，即求解以下函数的最小值：
（公式）
以下是遗传算法求解步骤的详细说明：
| 种群初始化：由于求解问题的变量数量为5，因此染色体的长度为5。假设种群数量为npop，则随机生成npop个长度为5的个体，且每个个体在每个维度上的取值范围应在-至之间。种群初始化的代码如下：
假设npop=5，则初始化种群的结果如下，其中position表示个体位置，cost表示个体目标函数值：
| 适应度值计算：这里的适应度值即是目标函数值，具体代码如下：
| 选择操作：选择操作就是从当前种群中选择出若干个个体，本例中使用的是轮盘赌选择策略，即适应度值高的个体有更大的概率被选中，具体代码如下：
假设输入参数p=[1,2,3,4,5]，下面我们来分析每一行代码的含义。
cumsum函数是累加函数，因此c=[1,3,6,,]。sum函数是求和函数，sum(p)=，np.random.rand()函数返回一个[0,1)之间的随机数，不包括1，因此r的取值范围为[0,)之间的一个数，不包括，假设此时r=5。
np.argwhere(a)函数返回非0元素的索引，其中a是要索引数组的条件，并且该函数输出的是一列元素。因此，np.argwhere(r <= c)返回的是r <= c的索引，输出结果为：
最终返回ind[0][0]=2，说明r=5落在3~6之间，即落在p=3所属的区间，轮盘赌示意图如下。
| 交叉操作：交叉操作是对选择出的两个个体进行处理，使它们能够互相继承彼此良好的基因片段，具体代码如下：
np.random.uniform(low,high,size)函数返回size相同维度且取值范围在[low,high)之间的随机数，如返回4个[0,1)之间的随机数，具体返回结果如下。
下面这两行代码实际上表示产生两个新个体的计算公式。
| 变异操作：变异操作是对某一个个体进行处理，更新该个体的位置，具体代码如下，其中mu是变异概率：
flag = np.random.rand(*x.position.shape) <= mu这行代码的含义是判断随机生成的与个体长度相等的数字中是否小于等于变异概率mu，返回结果示例为[False True False False False]。
ind = np.argwhere(flag)表示找出flag为True的索引，即找出待变异的基因位，返回结果为ind=[[1]]。
y.position[ind] += sigma*np.random.randn(*ind.shape)表示更新待变异的基因位。
以下是遗传算法流程图的展示：
以下是遗传算法实例验证的代码及结果：
（公式）
ga.py代码如下：
app.py代码如下：
求解结果如下：
参考资料：
[1]Mostapha Kalami Heris, Practical Genetic Algorithms in Python and MATLAB – Video Tutorial (URL: yarpiz.com//ypga...), Yarpiz, .
下期再见。
Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码，旨在揭示其算法实现细节与设计思路，以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究，作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析，以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先，分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图（DAG），动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合，而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语，确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中，作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库，记录着词频与词性信息；__init__.py则是核心功能的入口，提供了分词接口cut，支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下，会生成所有可能的词组合；精确模式通过最大概率路径确定最优分词；综合模式则同时考虑概率与未登录词，以提高分词效果。
实现细节方面，文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合；精确模式基于词频和最大概率路径策略，高效识别最优分词；综合模式利用HMM模型处理未登录词，进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图，直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效，通过巧妙的算法设计和数据结构应用，展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析，不仅有助于理解结巴分词的功能实现，也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
用python实现汉诺塔算法！(含代码示例）
本文将介绍使用Python实现汉诺塔算法的过程。汉诺塔是一个经典的递归问题，涉及三个柱子和一系列大小不同的圆盘。目的是将所有圆盘从初始柱子移动到目标柱子，同时遵守特定规则：仅能一次移动一个圆盘，且任何时候大圆盘不能放在小圆盘之上。
首先，了解汉诺塔的规则：所有圆盘必须按照大小顺序从初始柱子移动到目标柱子，且大圆盘不能位于小圆盘之下。
接下来是算法思路：以三阶汉诺塔为例，实现移动圆盘的步骤如下：
1. 移动最上面的n-1个圆盘从初始柱子到辅助柱子。
2. 将最大的圆盘从初始柱子移动到目标柱子。
3. 将辅助柱子上的n-1个圆盘移动到目标柱子。
实现代码使用Python的递归功能：
python
def hanoi(n, source, target, auxiliary):
if n > 0:
# 移动n-1个圆盘从source到auxiliary，使用target作为辅助柱子
hanoi(n - 1, source, auxiliary, target)
# 将最大的圆盘从source移动到target
print(f"Move disk { n} from { source} to { target}")
# 移动n-1个圆盘从auxiliary到target，使用source作为辅助柱子
hanoi(n - 1, auxiliary, target, source)
# 调用函数，输入圆盘数n=3
hanoi(3, 'A', 'C', 'B')
程序执行结果示例输出：
Move disk 1 from A to C
Move disk 2 from A to B
Move disk 1 from C to B
Move disk 3 from A to C
Move disk 1 from B to A
Move disk 2 from B to C
Move disk 1 from A to C
通过递归调用，程序实现了将3个圆盘从柱子A移动到柱子C的过程。递归函数每次执行时，都会将问题规模减小1，直到问题规模减小到1为止。这展示了递归解决问题的强大能力。
总结，本文详细介绍了使用Python实现汉诺塔算法的步骤、代码实现以及执行结果分析。通过递归方法，成功解决了汉诺塔问题。这样的示例有助于理解递归在解决复杂问题时的实用性。
遗传算法的Python代码实现
遗传算法是一种高效的全局优化工具，通过随机操作结构对象和概率导向的寻优策略，无需预设规则就能探索和优化搜索空间。其核心机制包括选择、交叉和变异，涉及编码、初始化、适应度函数设计以及遗传操作等步骤。遗传算法在解决诸如寻路、生产调度等问题时表现出色。
通过一个具体的例子，我们可以看到如何用Python实现遗传算法。比如，我们有6个输入和6个权重，目标是找到使方程输出最大的权重组合。首先，定义输入变量和权重数量。然后，初始化一个包含随机权重值的人口，每个个体由6个基因（权重）组成。接下来，定义适应度函数，它通过计算输入与权重的乘积之和来评估解决方案的质量。在5次迭代中，我们计算适应度值，选择最优个体进行交配并引入变异。最后，经过多次迭代，算法找到最优权重组合，显示出遗传算法的有效性。
具体代码实现可以在参考文献中查看，包括GitHub上的完整代码示例。通过这个过程，我们可以直观地看到遗传算法如何通过随机优化寻找问题的最优解。
用python编写递推算法,计算数列 1,2,4,7,,... 前个数之和？
# 定义递推函数
def sequence(n):
if n == 1:
return 1
else:
return sequence(n-1) + n + 1
# 计算数列前 个数之和
sum = 0
for i in range(1, ):
sum += sequence(i)
print("数列前 个数之和为：", sum)
解释一下代码：
我们首先定义了一个递推函数 sequence(n)，用于计算数列的第 n 项的值。根据数列的规律，第 n 项的值等于第 n-1 项的值加上 n，再加上 1。当 n 等于 1 时，数列的第一项为 1。
然后，我们使用 for 循环计算数列的前 个数之和，将每个数列项的值传递给递推函数，计算出数列的第 i 项的值，然后将其加到 sum 变量中。
最后，我们输出数列前 个数之和的值。
