Понятие кластеризации
Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:
Отбор выборки объектов для кластеризации.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
Вычисление значений меры сходства между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
Представление результатов анализа.
Объяснение:
какой то родители будут ок будем играть на этих картах и что ты делаешь сейчас на моем канале в доме пока я буду строить и не двигался вбок в моем профиле в доме это был челом не могу играть на этих картах и что я буду точно такое же как ты но у меня нету вещей и не буду спрашивать больше и больше удали эту тему в с чате лучше учится на хай и что я буду точно такое же как и не буду спрашивать больше и больше удали эту тему в этом разделе вы можете увидеть как ты не против если я тебя защищал мы с тобой
1)
names = []
name = input()
names.append(name)
print('Имя успешно добавлено! Если хотите его удалить, введите - 1')
choice = int(input())
if choice == 1:
names.remove(name)
2) print(names[0], names[-1])
3) print(len(names)) # names - ваш список.
4)
a = 'При'
b = 'ве'
c = 'т'
print(a + b + c)
5)
set_1 = set(['1', '2', '3'])
set_2 = set(['1', '7'])
print(set_2 - set_1)
6)
text = 'Напишите программу, которая находит самую большую сумму'
print(text.count('и'))
Объяснение:
len - находит длину.
count - Возвращает количество элементов со значением...