### 内聚Java实现流程
```mermaid
graph LR
A(定义一个类)-->B(定义类的属性和方法)
B-->C(实现类的内部逻辑)
C-->D(提供对外接口)
```
上面是实现"内聚Java"的流程图，下面我将详细解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
#### 步骤一：定义一个类
首先，你需要定义一个类，用来实现特定的功能或承担特定的职责。
```java
原创
2023-08-16 15:54:03
25阅读
首先我们引出内聚与耦合的两个概念.内聚（Cohesion）是一个模块内部各成分之间相关联程度的度量。耦合（Coupling）是模块之间依赖程度的度量。内聚和耦合是密切相关的，与其它模块存在强耦合的模块通常意味着弱内聚，而强内聚的模块通常意味着与其它模块之间存在弱耦合。模块设计追求高内聚，低耦合。 内聚按强度从低到高有以下几种类型：（1）偶然内聚。如果一个模块的各
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2024-02-27 11:26:16
52阅读
高内聚与低耦合的概念说实话，对本人来说每次提起来总是有些模糊，下午看了一些博主的文章，感觉清晰了一些，在此记录一下个人的理解。首先感谢几位老哥的文章，如下： 内聚：每个模块尽可能独立完成自己的功能，不依赖于模块外部的代码。个人理解：关于内聚，本人觉得四个字“单一职责”，不管是方法（函数）、类，还是自定义的组件。比如某个类应该只做它本身做的是，也不应该做过多的事情。比如计算模块，该模块应该
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2023-06-30 23:35:49
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catalogue 1. TF-IDF
2. 基于空间向量的余弦算法
3. 最长公共子序列
4. 最小编辑距离算法
5. similar_text
6. local sensitive hash 局部非敏感哈希
7. SSDEEP Hash
8. K-means聚类算法
9. 二分K-means算法 1. TF-IDFRelevant Link: http://qianxunni
摘要部分传统的基于图的聚类算法在大规模高光谱图像聚类问题中效果不好，主要是因为较高的计算复杂度。本文中提出新的方法，称为基于锚图的快速谱聚类。fast spectral clustering with anchor graph (FSCAG)具体来说，在构造锚图中考虑了高光谱的频谱和空间特性。首先构造锚图，然后对锚图进行谱聚类。可以将复杂度降低到，传统的基于图的聚类方法至少需要分别是样本数，特征数
现在越来越多地方需要安装监控设备，监控设备的存在可以更好的保护我们的财产，并且出现纠纷或者紧急事件时，可以提供一个良好的视频举证还原现场，为大家创造一个安全的环境。TSINGSEE青犀视频今年和海康合作研发了一款RTMP推流摄像头，部分用户已经在使用了，但是有部分咨询者不明白这样的RTMP摄像头应该如何选择，本文就主要针对企业、公司、个人如何筛选监控摄像头做主要详解，希望对各位读者的周边安全防范、
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2023-07-08 13:21:44
79阅读
内聚Java实例：详细的解决方案记录
内聚是软件设计中非常重要的概念，它关系到系统的可维护性和可扩展性。在Java中实现内聚的实例可以帮助我们更好地理解这个概念。本文将详细介绍如何解决内聚相关问题，通过以下几个部分来呈现整个过程。
## 环境准备
为了解决内聚问题，我们需要一些基础的开发环境。以下是环境准备的步骤。
1. **前置依赖安装**
- JDK 11或更高版本
- M
高内聚表示特定的软件模块只应该完成一系列极为相关的功能。
内聚越高说明软件设计的越好。
高内聚的模块意味着高的可维护性和可重用性，因为模块的外部依赖很少。
模块的内聚高低与其担当的职责成反比关系。
单一职责原则。
原创
2023-06-29 10:15:11
78阅读
高内聚表示特定的软件模块只应该完成一系列极为相关的功能。内聚越高说明软件设计的越好。高内聚的模块意味着高的可维护性
原创
2023-06-29 00:27:47
37阅读
功能内聚：完成一个单一功能，各个部分协同工作，缺一不可。 顺序内聚：处理元素相关，而且必须顺序执行。 通信内聚：所有处理元素集中在一个数据结构的区域上。 过程内聚：处理元素相关，而且必须按特定的次序执行。 瞬时内聚：所包含的任务必须在同一时间间隔内执行（如初始化模块）。 逻辑内聚：完成逻辑上相关的一 ...
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2021-10-22 16:58:00
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内聚 内聚指的的一个模块各组成成分的紧密程度。LCOM4通俗的说就一个类的成员变量和成员函数可以分为几组
原创
2022-07-20 20:58:40
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# Java中的内聚
内聚是软件开发中一个重要的概念，它描述了模块内各个成员之间的关联程度。在Java中，内聚性是通过设计良好的类和方法来实现的。高内聚性的代码能够提高可读性、可维护性和可测试性，同时也能减少代码的依赖性和耦合度。
## 内聚的类型
在Java中，内聚性有以下几种类型：
1. **功能内聚**（Functional Cohesion）：一个模块实现单一的功能，并且所有的成员
原创
2023-08-20 10:50:25
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# Java中的内聚性（Cohesion）
在软件工程中，内聚性是指一个模块内部各个组成部分之间的相关性。内聚性越高，模块各部分之间的关系越紧密，模块的功能越单一，这有助于提升代码的可维护性和可重用性。在Java编程中的类和方法设计中，内聚性体现在它们的职责和功能是否集中。
## 内聚性的类型
内聚性通常可以分为以下几种类型（从低到高）：
1. **偶然内聚（Coincidental Co
一. 子程序设计 对于子程序而言，内聚性是指子程序中各种操作之间联系的紧密程度。有些程序员更喜欢使用“强度”这一术语：一个子程序中各种操作之间的联系有多强？想Consine()（余弦函数）这样的函数就是极端内聚的，因为整个程序只完成一项功能。而CosineAndTan() （余弦余正切）这个函数的内聚性相对较弱，因为它完成了多余一项的操作。我们的目标是让每一个子程序只把一件事情做好，不再做其他任何
内聚类型的Java实例通常是指在设计中，每个模块或类应该负责编码中一个独立的、明确的功能。实现高内聚有助于增强代码的可读性和可维护性。本文将详细阐述如何处理内聚类型Java实例的问题，主要内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
### 环境准备
在进行内聚类型Java实例的实施之前，我们需要准备好合适的开发环境。这包括选择支持Java的IDE和必要的框架。
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文章目录一：K-means聚类算法二：实例分析三：原理与步骤四：Matlab代码以及详解 一：K-means聚类算法聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根
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2024-01-04 00:12:50
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本文主要介绍聚类算法的原理、聚类分析的两个基本问题：性能度量和距离计算，聚类分析中类个数的确定方法与原则，以及进行聚类分析前的数据中心化和标准化变换处理。一、概述聚类（Clustering）是一种无监督学习（Unsupervised Learning），即训练样本的标记信息是未知的。聚类既可以通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，找寻数据内在的分布结构，也可以作为分类等其他学习任务
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2023-11-23 18:40:53
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一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。二、基本的聚类方法包括：1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在于计算簇
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2023-11-09 06:20:04
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聚类的定义聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。聚类算法是无监督的算法。常见的相似度计算方法闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离在上述的计算中，当p=1时，则是计算绝对值距离，通常叫做曼哈顿距离，当p=2时，表述的是欧式距离。杰卡德相似系数(Jaccard)杰卡德相关系数主要用于描述集合之间的相似度，在目标
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2023-12-09 15:09:48
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目录算法原理算法模板1）手工编码2）c++用STL函数实现离散化附录：算法原理 给出一列数字，在有些情况下，这些数字的值得绝对大小不重要，而相对大小很重要。例如，对一个班级学生的成绩进行排名，此时不关心成绩的绝对值，只需要输出排名，如分数为{95，50，72，21}，排名为{1，3，2，4}。  
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2024-06-29 09:42:15
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