Python clustering示例

示例#1

文件： it_ttsas.py 项目： zzp-seeker/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1EuclideanSquare(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], True, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN_SQUARE));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [5, 5], True, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN_SQUARE));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 100.0, 200.0, [10], True, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN_SQUARE));

示例#2

文件： it_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1Euclidean(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], True, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], True, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN));

示例#3

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testOneDimentionalPoints2(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 1.0, 2.0, [10, 20], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 10.0, 20.0, [30], False);

示例#4

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testTheSamePoints1(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE12, 1.0, 1.5, [5, 5, 5], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE12, 0.001, 0.002, [5, 5, 5], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE12, 1000, 2000, [15], False);

示例#5

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1Manhattan(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], False, metric=distance_metric(type_metric.MANHATTAN));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], False, metric=distance_metric(type_metric.MANHATTAN));

示例#6

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple2(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE2, 1.0, 2.0, [5, 8, 10], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE2, 10.0, 20.0, [23], False);

示例#7

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testOneDimentionalPoints2(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 1.0, 2.0,
                           [10, 20], True)
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 10.0, 20.0, [30],
                           True)

示例#8

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], False);

示例#9

文件： it_ttsas.py 项目： zzp-seeker/pyclustering

 def testTheSamePoints1(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE12, 1.0, 1.5, [5, 5, 5], True);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE12, 0.001, 0.002, [5, 5, 5], True);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE12, 1000, 2000, [15], True);

示例#10

文件： it_ttsas.py 项目： zzp-seeker/pyclustering

 def runRemovedLibraryCoreTest(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], True)

示例#11

文件： it_ttsas.py 项目： zzp-seeker/pyclustering

 def testOneDimentionalPoints1(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE7, 1.0, 2.0, [10, 10], True);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE7, 10.0, 20.0, [20], True);

示例#12

文件： it_ttsas.py 项目： zzp-seeker/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1Chebyshev(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], True, metric=distance_metric(type_metric.CHEBYSHEV));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], True, metric=distance_metric(type_metric.CHEBYSHEV));

示例#13

文件： it_ttsas.py 项目： zzp-seeker/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1Manhattan(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], True, metric=distance_metric(type_metric.MANHATTAN));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], True, metric=distance_metric(type_metric.MANHATTAN));

示例#14

文件： it_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testOneDimentionalPoints1(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE7, 1.0, 2.0, [10, 10], True);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE7, 10.0, 20.0, [20], True);

示例#15

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testThreeDimentionalPoints(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE11, 1.0, 2.0,
                           [10, 10], True)
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE11, 10.0, 20.0, [20],
                           True)

示例#16

文件： it_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testProcessingWhenLibraryCoreCorrupted(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], True);

示例#17

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testTheSamePoints2(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 1.0, 2.0,
                           [10, 20], True)
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 10.0, 20.0, [30],
                           True)

示例#18

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1EuclideanSquare(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], False, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN_SQUARE));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [5, 5], False, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN_SQUARE));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 100.0, 200.0, [10], False, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN_SQUARE));

示例#19

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testProcessingWhenLibraryCoreCorrupted(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5],
                           True)

示例#20

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1Chebyshev(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], False, metric=distance_metric(type_metric.CHEBYSHEV));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], False, metric=distance_metric(type_metric.CHEBYSHEV));

示例#21

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple1(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5],
                           True)
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10],
                           True)

示例#22

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple3(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE3, 1.0, 2.0, [10, 10, 10, 30], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE3, 10.0, 20.0, [60], False);

示例#23

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple2(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE2, 1.0, 2.0,
                           [5, 8, 10], True)
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE2, 10.0, 20.0, [23],
                           True)

示例#24

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testThreeDimentionalPoints(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE11, 1.0, 2.0, [10, 10], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE11, 10.0, 20.0, [20], False);

示例#25

文件： it_ttsas.py 项目： rscool78/pyclustering

 def testClusteringSampleSimple3(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE3, 1.0, 2.0,
                           [10, 10, 10, 30], True)
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE3, 10.0, 20.0, [60],
                           True)

示例#26

文件： ut_ttsas.py 项目： annoviko/pyclustering

 def testTheSamePoints2(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 1.0, 2.0, [10, 20], False);
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE9, 10.0, 20.0, [30], False);

示例#27

文件： ut_ttsas.py 项目： hadarrah/Clustring_Tool_Analisys

 def testClusteringSampleSimple1Euclidean(self):
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 1.0, 2.0, [5, 5], False, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN));
     ttsas_test.clustering(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1, 10.0, 20.0, [10], False, metric=distance_metric(type_metric.EUCLIDEAN));