这里我所使用的平台是：win7（64bit）+MATLAB2014a（64bit）Ncut算法，又称为归一化割法（Normalized Cut），是图像分割算法。可以说是我目前研究生生涯使用到的分割效果比较理想的一种图像分割算法，进入下载地址界面后，你会看到如下面截图所示的地方,这里我们下载最新的ncut_multiscale_1_6.zip.下载完成后，我们将压缩文件进行解压，我们可以看到解压的
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2024-07-23 13:17:43
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01线性规划Matlab求解线性规划命令：[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)
这里 fval 返回目标函数的值，LB 和 UB 分别是变量 x 的下界和上界，x0是x的初始值，OPTIONS 是控制参数。例题（e01）求解以下线性规划问题 &
基本上是从昨天开始吧，着手复杂网络的GN算法，整个过程包括从GML文件中提取邻接矩阵数据，GN算法的实现，模块度的计算。(1)GML文件的读取。做GN的时候首次知道GML(Graph Model Language),GML (GraphModelling Language): There are many different programs that workwith graphs but al
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2024-05-04 15:12:35
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文章目录前言一、关于算法的相关介绍层次聚类、组平均本题算法中心逻辑二、核心内容1、数据集介绍2、核心代码3、完整项目结语 前言题目要求：任选语言（本文选择Python）自实现基于组平均的AGNES算法支持多维数组采用欧氏距离先上效果图，（项目链接在文章最后）：提示：以下是本篇文章正文内容一、关于算法的相关介绍AGNES(Agglomerative Nesting)是一种典型的凝聚型层次聚类算法层
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2024-05-10 19:55:06
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AGNES（AGglomerative NESting 的简写）是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法。【工作过程】：先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇；然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并；步骤（2）不断重复，直至达到预设的聚类簇的个数。【关键】：如何计算聚类簇之间的距离。实际上，每个簇是一个样本集合，因此，只需采用关于集合的某种距离即可。 显然，最小距离由两个簇的最
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2024-03-21 09:09:22
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0 2022/7/191 聚类算法基于划分的聚类方法，如K-means K-Means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。K-Means算法的思想很简单，对给定的样本集，用欧氏距离作为衡量数据对象间相似度的指标，相似度与数据对象间的距离成反比，相似度越大，距离越小。基于层次的聚类方法，如CURE 是一种凝聚算法(AGNES)。该算法先把每个数据点看成一类，然后合并距离最近的
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2024-07-21 01:52:59
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与前文介绍的DBSCAN聚类算法类似，AGNES算法也属于无监督的数据分类算法。更细地划分，该算法属于自底向上的层次聚类算法。该算法的核心思路是，首先设定一个期望的分类数目n，一开始把每个数据样本都分别看成一个类，然后计算所有类之间两两的距离，找出距离最短的两个类，并把这两个类合并为一个类，到此则总类数减1。接着再重复上述过程：计算所有类之间两两的距离，找出距离最短的两个类，并把这两个类合并为一个
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2023-07-09 20:59:14
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上篇博文简单的讲述了层次聚类的基本概念，接下来就是具体的讲述凝聚的聚类算法AGNES算法与分裂的聚类算法DIANA聚类算法。 AGNES算法： 算法描述： 输入：包含n个对象的数据库，终止条件簇的数目k 输出：k个簇
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2024-04-24 15:47:40
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聚类实践层次聚类方法
凝聚的层次聚类：AGNES算法
一种自底向上的策略，合并原子簇成为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足簇间距离的不同定义
最小距离——容易形成链状结构最大距离——若存在异常值则不稳定平均距离——平均值average/平方和ward分裂的层次聚类：DIANA算法
自顶向下的策略，逐渐细分为越来越小的簇，直到达到了某个终结条件密度聚类方法
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2024-06-09 07:58:56
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一.java的内存模型介绍如下6个组成部分1.程序计数器：一块较小内存区域，指向当前所执行的字节码。如果线程正在执行一个Java方法，这个计数器记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址，如果执行的是Native方法，这个计算器值为空。2.Java虚拟机栈：线程私有的，其生命周期和线程一致，每个方法执行时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。3.本地方法栈：与虚拟机栈功
算法是什么？ 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰命令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可用空间复杂度与时间复杂度来衡量。这两段代码都可以
算法设计常见的5种基本技巧，有贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法。一.贪婪算法虽然每次的选择都是局部最优，当在算法结束的时候，其期望是全局最优才是正确的。不过有时，在不同条件与要求下时，最优解的答案可能不止有一个或不一样，而贪婪算法也可以得出一个近似的答案。1.多处理器作业调度在多处理器的调度完成作业的问题中，表1-1中的作业可也按图1-1和图1-2的方式进行调度的到平均时间最小的
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2024-06-14 14:24:12
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这篇博客开始另外一种聚类——层次聚类，层次聚类和K-Means是同一类的，属于划分聚类。概述层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：凝聚的层次聚类：AGNES算法( AGglomerative NESting )=>采用自底向上的策略。 最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并，两个簇间的距离可以由这两个不同
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2024-07-11 11:17:48
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09 聚类算法 - 层次聚类 - CF-Tree、BIRCH、CURE五、层次聚类概述层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：1、凝聚的层次聚类：AGNES算法 (AGglomerative NESting)==>采用自底向上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并，两个簇间的距离可以由这两个不同簇中
层次聚类(Hierarchical methods)主要思想：试图在不同层次上对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可以采用“自底向上”的聚合策略，开始将每个对象作为单独的一个组，然后逐次合并相近的对象或组，直到所有的组合并为一个组，或者满足某个终止条件；也可采用“自顶向下”的分拆策略，开始将所有的对象置于一个簇中。在每次相继迭代中，每个簇被划分成更小的簇，直到最终每个对象在单独的
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2024-04-19 12:11:52
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什么是聚类任务“无监督学习”中研究最多，应用最广的学习任务，除此之外，还有密度估计（density estimation）和异常检测（anomaly detection）。在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。聚类(clustering)将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集，每个子集称为一个“簇”（
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2024-10-31 08:07:38
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ADCensus立体匹配算法是Xing Mei, Xun Sun, Mingcai Zhou等几个人 在2011年，发表的一篇题目为：《On Building anAccurate Stereo Matching System on Graphics Hardware》中提出的。 ADCensus双目立体匹配算法曾一度排在MiddleBurry官网上第一的位置，引用量很高。 其主要优点是并行加
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2024-09-29 07:57:25
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算法设计常见的5种基本技巧，有贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法。一.贪婪算法虽然每次的选择都是局部最优，当在算法结束的时候，其期望是全局最优才是正确的。不过有时，在不同条件与要求下时，最优解的答案可能不止有一个或不一样，而贪婪算法也可以得出一个近似的答案。1.多处理器作业调度在多处理器的调度完成作业的问题中，表1-1中的作业可也按图1-1和图1-2的方式进行调度的到平均时间最小的
spark ml聚类算法一、K-means原理1.核心思想2.流程3. 注意点优点缺点spark实现模型参数解读K-means变种初始值优化k-means++初始值优化BisectingKMeans距离计算优化elkan K-Means大样本优化Mini Batch K-Means二、高斯混合模型GaussianMixtureModel原理1.核心思想2.流程优缺点spark实现 一、K-mea
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2023-08-21 22:51:05
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1.K-Means算法原理K-Means算法的基本思想：将N个对象划分到k个簇中，分类结果要使得相似度较高的对象划分到同一类簇中，而差异较大的对象存在于不同类簇中。给定大小为n的数据集，设V={,,…，}，令I=1，将n个对象划分到K个不同的簇中。K-Means算法聚类的具体算法步骤为：步骤1 在数据集中随机选取K个对象作为初始聚类中心 c1,c2,……,ck；步骤2 计算数据集中每个对象到聚类中
