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  • 调参小技巧-DBSCAN参数选取方法

    万次阅读 2019-05-10 09:17:24
    利用循环迭代一些参数变量选取最适合的参数 1.初始数据处理部分,请自行对照调整,此处仅作为保持流程完整使用。 # 读入第三方包 from sklearn import preprocessing # 选取建模的变量 predictors = ['Birth_Rate',...
    • 利用循环迭代一些参数变量选取最适合的参数

    1.初始数据处理部分,请自行对照调整,此处仅作为保持流程完整使用。

    # 读入第三方包
    from sklearn import preprocessing
    # 选取建模的变量
    predictors = ['Birth_Rate','Death_Rate']
    # 变量的标准化处理
    X = preprocessing.scale(Province[predictors])
    X = pd.DataFrame(X)
    

    2.迭代不同值得参数

    # 构建空列表,用于保存不同参数组合下的结果
    res = []
    # 迭代不同的eps值
    for eps in np.arange(0.001,1,0.05):
        # 迭代不同的min_samples值
        for min_samples in range(2,10):
            dbscan = cluster.DBSCAN(eps = eps, min_samples = min_samples)
            # 模型拟合
            dbscan.fit(X)
            # 统计各参数组合下的聚类个数(-1表示异常点)
            n_clusters = len([i for i in set(dbscan.labels_) if i != -1])
            # 异常点的个数
            outliners = np.sum(np.where(dbscan.labels_ == -1, 1,0))
            # 统计每个簇的样本个数
            stats = str(pd.Series([i for i in dbscan.labels_ if i != -1]).value_counts().values)
            res.append({'eps':eps,'min_samples':min_samples,'n_clusters':n_clusters,'outliners':outliners,'stats':stats})
    # 将迭代后的结果存储到数据框中        
    df = pd.DataFrame(res)
    
    # 根据条件筛选合理的参数组合
    df.loc[df.n_clusters == 3, :]
    

    在这里插入图片描述

    • eps半径处于一个突变中
    • min_samples选取最小个数也是处于一个剑锋
    • n_clusters聚类数无明显优势
    • outliners异常值处于突变
    • stats样本聚类数分布较平均
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  • PID参数选取的基本方案防爆正压柜的气压系统通过现场进行调试,一般来说,初步取得的参数,其控制品质不是很理想,即其控制的上升时间、超调量、稳态误差等不是很理想。因而对已取得的参数要做进一步的调整,使PID...

    90d50a978ba5894080284a3f06afa476.png

    防爆正压柜结构分为主腔和副腔,其中主腔用于安装非防爆电气仪表,副腔用于安装电路与气路控制系统等,副腔中的带电元件均要选用符合选型要求的防爆电气产品。正压柜主腔内的净化空气气压高于周围环境的大气压,一般要求100Pa<P<400Pa(p为压差,主腔内的气压与外界的气压之差),由于压差的存在,外界可燃性气体不能进入主腔,使主腔内的所有带电器件处于安全气体环境中。

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    PID控制是常用的控制器,其特点是可以现场调节相关参数,并实现有效控制,而且当不知道被控制对象的数学模型时,就显得尤其适用,PID控制器使控制系统满足设定要求的基本性能指标,使正压值稳定在设定的200Pa附近,由此取得相关参数。作为PID控制的基础参数,实现PID控制器对正压柜气压的基本控制,对于已经确定的参数,可以通过最佳参数值集合的计算方法,进一步调整参数,使PID控制系统性能得到进一步提高。

    PID参数选取的基本方案防爆正压柜的气压系统通过现场进行调试,一般来说,初步取得的参数,其控制品质不是很理想,即其控制的上升时间、超调量、稳态误差等不是很理想。因而对已取得的参数要做进一步的调整,使PID控制器的性能进一步提高。

    根据不同的控制性能指标要求(如上升时间、超调量、稳态误差等),采取与之相应的调整措施,取得满足其设定控制性能要求的参数。通过现场实验操作,取得参数为基准参数,在基准参数基础上,根据K与A各自的数量状况,左右扩大相应的数量单位,作为选取两个参数的取值范围,并确定适当的补偿,通过计算机循环程序,选取符合要求的参数。

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  • 1.调用方法不知道tes方法里面是什么参数。 2.Idea打开setting,第一个...第一个钩是:方法选取后显示参数名提示。 第二个钩是:1000ms后显示参数信息。 第三个钩是:显示完整的签名。 3.设置完成后有参数提示。 ...

    1.调用方法不知道tes方法里面是什么参数。
    在这里插入图片描述
    2.Idea打开setting,第一个必须勾上,其他两个勾不勾影响不大,保存OK.
    第一个钩是:方法选取后显示参数名提示。
    第二个钩是:1000ms后显示参数信息。
    第三个钩是:显示完整的签名。
    在这里插入图片描述
    3.设置完成后有参数提示。
    在这里插入图片描述

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  • jquery 选取方法 笔记

    2014-03-29 12:39:51
    jquery选取方法:  1.选取jQuery对象中的:  first() last() eq() slice() filter() not() has() add() 2.将选中元素集用作上下文的:  find()(子孙元素)   children()(直接子元素)   ...

    jquery选取方法: 


    1.选取jQuery对象中的:

       first() last() eq() slice() filter() not() has() add()


    2.将选中元素集用作上下文的:

       find()(子孙元素) 

       children()(直接子元素) 

       contain()(直接子元素,包含文本节点,无参数)

       next()(下一个) 

       prev()(上一个)  

       nextAll()(后面所有) 

       prevAll()(前面所有) 


    ========================================================================

       nextUntil()(找到匹配选择器元素为止的后面兄弟元素,无选择器和nextAll()一样) 

       prevUntil()(找到匹配选择器元素为止的前面兄弟元素,无选择器和prevAll()一样)

    1、不包括自己。即上面的例子中不包括#term-2本身


    2、不包括参数1所匹配的元素。即头尾去掉。


    3、如果选择器不匹配或未规定选择器,则会选取所有跟随的同胞;

    ========================================================================

       siblings()(所有兄弟元素) 
       parent()(直接父元素)
       parents()(向上的所有祖先元素)
       parentsUntil()(找到匹配选择器元素为止的所有祖先元素,无选择器和parents()一样)

       closest()(匹配选择器的最近的一个祖先元素,必须传入选择器参数)


    3.恢复到之前的选中元素集

       end()(弹出栈)

       如果想手动定义选中元素集,同时保持与end()方法的兼容:

       pushStack()(参数为数组) (哪些函数内部有pushStack操作,find,slice, map, not, filter, closest, add, before, after, replaceWith,append等添加操作)

        andSelf()合并之前的选取元素

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空空如也

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参数选取方法