Apriori 算法原理以及python实现 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。（节选自百科）
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2023-10-07 23:24:58
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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1.图像拼接技术1.1 基本介绍*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。
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2023-07-07 18:08:33
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一、概述K-means聚类采用类内距离和最小的方式对数据分类，MATLAB中自带K-means算法，最简单的调用如下：idx=kmeans(x,k)将n-by-p数据矩阵x中的数据划分为k个类簇。x的行对应数据条数，x的列对应数据的维度。注意：当x是向量时，kmeans将其视为n乘1数据矩阵，而不管其方向如何。kmeans返回一个n乘1向量idx，其中包含每个点的簇索引。默认情况下，kmeans使
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2024-04-15 13:32:25
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在机器学习领域，使用Python中的Scikit-Learn库进行聚类分析是一项非常常见的任务。其中，AP算法（Affinity Propagation，亲和传播）是一种有效的聚类算法，因其在处理大量数据时的性能优势而受到关注。本文将详细介绍如何在Python中的Scikit-Learn库里应用AP算法，并通过各个模块带您深入理解其技术原理与应用。
### 背景描述
AP算法是一种基于消息传递
# Python实现AP算法
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何在Python中实现AP（Affinity Propagation）算法。AP算法是一种聚类算法，它不需要预先指定聚类的数量，而是通过数据自动确定最优的聚类中心。首先，我将介绍整个实现AP算法的流程，然后逐步展示每个步骤需要做什么以及相应的代码。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数
原创
2024-06-11 05:31:58
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计算AP（等差数列）的Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教授你如何编写用于计算等差数列（AP）的Python代码。下面是整个过程的步骤概述：
1. 输入等差数列的首项(a)、公差(d)和项数(n)。
2. 计算等差数列的末项(an)。
3. 计算等差数列的和(Sn)。
**Step 1: 输入等差数列的首项、公差和项数**
为了实现这一步骤，我们需要使用input()
原创
2024-01-13 03:44:26
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1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通
原创
2021-07-21 15:26:48
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LeetCode高频题互联网大厂笔试题：手撕k-means聚类算法：python代码实现 提示：本题是系列LeetCode的150道高频题，你未来遇到的互联网大厂的笔试和面试考题，基本都是从这上面改编而来的题目互联网大厂们在公司养了一大批ACM竞赛的大佬们，吃完饭就是设计考题，然后去考应聘人员，你要做的就是学基础树结构与算法，然后打通任督二脉，以应对波云诡谲的大厂笔试面试题！你要是不扎实学习数据结
声明：以下内容全是我的个人见解，如有问题，欢迎指正！AP(Average Precision)即平均精度，是目标检测中的一个常用指标。一、精确率和召回率说道AP，那不得不提准确率和召回率。首先我们来看他们的计算公式精确率：召回率：其中，TP，FP，FN出自一个混淆矩阵，这里我们不展示这个混淆矩阵的定义，我们直接说这些变量的定义。TP：检测器输出的结果中正确的个数FP：检测器输出的结果中错误的个数F
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2023-11-26 20:50:36
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# Python目标检测计算AP代码实现指南
## 概述
本文将教会你如何使用Python实现目标检测计算AP（Average Precision）的代码。我们将通过以下步骤来达到这个目标：
1. 数据准备：收集测试集的真实标签和预测结果。
2. 真实标签与预测结果的匹配：将真实标签和预测结果进行匹配，为每个预测结果找到对应的真实标签。
3. 计算精确率和召回率：根据匹配结果，计算精确率和召回
原创
2023-09-16 14:04:57
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APM缩写是 Application Performance Management & Monitoring，应用程序的性能服务管理和监控， 用到过一个工具叫TProfiler，来查看方法耗时的，可以具体到每一个get,set方法的耗时，当然可以通过设置包路径，来过滤不必要的耗时信息，TProfiler是淘宝自研的性能监控工具，源码地址：http://code.taobao.o
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2024-07-08 11:43:09
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Apriori算法一、Apriori算法的简介 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。 这一部分纯
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2024-07-07 19:33:17
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1 定义Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有
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2024-05-07 17:30:12
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本文介绍了如何搭建yolov5目标检测代码的环境，详细记录了python虚拟环境、安装pytorch、加载yolov5项目以及运行检测程序的全过程。完成了本文的yolov5项目搭建后，可以查看本文下一篇文章：使用yolov5训练自己的数据集并测试。一、安装Python虚拟环境1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、使用
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2024-05-31 01:00:00
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如果对于虚拟内存，页表，分页等技术还是一知半解的道友可以参考我之前写的一篇博客： 虚拟内存、分页以及页表，建议读者从头往后读，有的页面置换算法是对前面页面置换算法的修改或者性能提升。 当发生缺页中断时，操作系统必须在内存中选择一个页面将其换出内存，以便为即将调入的页面腾出空间。&
1. 聚类概述Everitt 在 1974 年对聚类分析做出如下定义：同一簇内的对象之间相似性高，不同簇内的对象之间相似性低，同一簇内的任意两个对象间的距离小于不同簇内的任意两个对象间的距离[2]。簇可以这样描述：“它是一个密度相对较高的数据对象集”。(1) 基于划分的聚类方法，如K-means、K-medoids (2) 基于层次的聚类方法，如CURE (3) 基于网格的聚类方法，如STING
A*算法学习 A*算法伪代码 步骤一： 创建地图。 解释：A*算法中的地图多以栅格图法构建，在代码中可以用数组或者说列表来实现，一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标，索引内容 0代表地图可通过，1代表地图中的障碍物。 步骤二： 设定起始点，以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中（openlist），此过程可以视为初始化。 解释： openlist是一个存放待检测节点的列表，列表中是
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2024-04-19 17:15:15
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本篇分为三个部分：一、算法背景啤酒与尿布故事：某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己，于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起，是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略，最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家（甩饼）故事：甩饼是20
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2024-03-06 21:16:54
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评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。1、准确率 （Accuracy） 分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反
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2024-09-29 14:14:58
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