程序错误处理一般错误返回的数据类型有VOID BOOL HANDLE PVOID LONG/DWORD 返回值哪些代表成功和错误需查文档错误码和解释存放在WinError.h中使用GetLastError()获取线程最后的错误信息将错误码转换成文本描述使用函数 :DWORD FormatMessage( DWORD
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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一、分治法：分解，求解，合并Divide-and-Conquer分治算法常用的实现方法是递归。因为分治就是将大问题不断划分成小问题，递归的解决小问题，再合并小问题的解就可以得到问题的解。问题有：（1）二分搜索（2）大整数乘法（3）Strassen矩阵乘法（4）棋盘覆盖（5）合并排序（6）快速排序（7）线性时间选择（8）最接近点对问题（9）循环赛日程表 二、动态规划动态规划算法常用于求解最
程序员的炫技代码写法程序员，这个职业总是让人感到神秘而又充满魅力。他们手中的代码常常充满了令人惊叹的炫技操作，让人不禁感叹他们的技术能力之高。在这篇博客中，我想和大家分享一些我所知道的程序员的炫技代码写法。一、代码美感——灵动转换美感是良好的编码风格的基础，也是程序员的追求。代码美感不仅体现在代码的格式和规范上，还体现在代码的逻辑和效率上。灵动转换就是一种能够提高代码美感的技巧，它指的是利用各种语
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2024-05-20 14:41:11
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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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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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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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一、聚类算法基本概念1. 定义：聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。简单来讲就是把相似的东西分到一起。2. 无监督学习我们一定要区分开聚类算法和分类算法。分类算法是训练一个分类器，根据已知的事物和对应的标签进行学习、训练，属于有监督学习。而聚类算法仅仅是把相似的事物分
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
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
1 模型聚合的几种方式分别有：（1）选择最好的模型；（2）每个模型均匀的投票；（3）每个模型按不同的权重投票；（4）每个模型的权重跟输入有关。 2 Uniform Blending也就是均匀投票的聚合方式。对于二分类来说，就是：对于多分类来说，就是：对于回归来说，就是： 简单推导一下为什么这种聚合方式可以做的好：也就是blending之后的模型G的Eout一定是比所有g的Eou
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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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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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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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 &
这个是mermaid 图表好像不支持内置的flowchart图表 标准流程图源码格式：st=>start: 开始框
op=>operation: 处理框
cond=>condition: 判断框(是或否?)
sub1=>subroutine: 子流程
io=>inputoutput: 输入输出框
e=>end: 结束框
st->op->cond
c
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2024-07-08 11:22:44
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k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定(同上)在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快，但是其分
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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