各种排序算法总结和比较</h1>
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<div class="postBody"> 排序算法可以说是一项基本功，解决实际问题中经常遇到，针对实际数据的特点选择合适的排序算法可以使程序获得更高的效率，有时候排序的稳定性还是实际问题中必须考虑的，这篇博客对常见的排序算法进行整理
适用范围:给定的图存在负权边，这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地，而Bellman-Ford算法的复杂度又过高，SPFA算法便派上用场了。 我们约定有向加权图G不存在负权回路，即最短路径一定存在。当然，我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序，以判断是否存在负权回路，但这不是我们讨论的重点。算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值，用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法:
# 使用优序图法计算权重的 Python 实践
## 什么是优序图法？
优序图法（Priority Sequence Diagram Method, PSDM）是一种用于确定不同选项相对重要性的方法。它通过考虑多个标准的权重，使决策者能够量化不同选项的优劣，从而做出更好的选择。这种方法通常应用于项目评估、产品选择、资源分配等场景。
## 计算权重的基本步骤
下面我们将介绍如何使用 Pyth
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
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2024-08-25 19:45:33
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BMI即体重指数，是衡量个人身体质量的一个重要参数，通过判断BMI的数值大小，我们可以判断个人身高与体重是否协调。下面我将用IBM SPSS Statistics来为大家介绍BMI的计算方法。一、BMI计算如果只有一两条数据，我们可以直接计算，但若是几十几百条数据，就需要使用SPSS来辅助计算了。1、首先打开我们提前准备好的统计数据；图一：统计数据2、点击SPSS主界面菜单栏的转换按钮；图二：转换
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2024-04-19 14:32:33
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吖，遇到问题了~ 进行数据分析时，有可能会发现数据的结构并不适合直接进行数据分析操作，这时候该怎么办呢？ 小白：难道是复制粘贴，手动更改数据结构吗？EXCEL爱好者：可以用EXCEL的复制－选择性粘贴-转置功能。小编：当然是使用SPSS的数据重构功能啦！接下来，就一起通过例子来了解SPSS的数据重构吧~ 数据重构的操作过程1.打开数据文件，可以看到数据结构如下：
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2024-05-06 09:37:42
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本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章首先阐述数据的整体思维，即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数，接着针对常见的问卷进行思维剖析，
%% 注意：在论文写作中，应该先对判断矩阵进行一致性检验，然后再计算权重，因为只有判断矩阵通过了一致性检验，其权重才是有意义的。
%% 在下面的代码中，我们先计算了权重，然后再进行了一致性检验，这是为了顺应计算过程，事实上在逻辑上是说不过去的。
%% 因此大家自己写论文中如果用到了层次分析法，一定要先对判断矩阵进行一致性检验。
%% 而且要说明的是，只有非一致矩阵的判断矩阵才需要进行一致性检验。
看了大神博客，学习了博弈论，整理一下。。。一. 巴什博奕（Bash Game）： A和B一块报数，每人每次报最少1个，最多报4个，看谁先报到30。这应该是最古老的关于巴什博奕的游戏了吧。其实如果知道原理，这游戏一点运气成分都没有，只和先手后手有关，比如第一次报数，A报k个数，那么B报5-k个数，那么B报数之后问题就变为，A和B一块报数，看谁先报到25了，进而变为2
一直关注我们的朋友们一定会发现，近期SPSSAU增添了很多新功能。我们精挑细选出6个最常使用的功能，介绍给大家，看看这些新功能你有没有解锁成功呢？01 一键删除无效样本“无效样本”功能中，添加了一键删除无效样本的按钮。筛选出无效样本后，你可以直接选中【删除无效样本】按钮，一键删除无效样本。当然，这样做可能有一些风险，因为删除操作无法恢复。也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究
//为了面试稍微复习一下数学建模吧。1.最近的一次是2018年的问题就是如何建立各省的“低保标准”，由于单一的低保标准并不能满足需求。因此需要给出模型计算某一地区的低保标准；并且分析先行个地区的低保标准的相关性，给出模型适应性分析。主要就是收集数据，各地的数据。首先是根据层次分析法确立了主要计算指标和次要计算指标，分别是人均可支配收入、人均消费，居民消费指数、当地财政预算、当地GDP。层次分析分为
目录一、熵权法理论学习1-熵权法简介2-熵权法的基本思路二、应用例题分析1-综合成绩评价例题2-数据归一化代码3-计算pij代码4-计算信息熵代码5-计算指标权重及综合得分代码6-程序全部代码7-绘制的图形三、熵权法总结一、熵权法理论学习1-熵权法简介层次分析确定的权重比较主观，可以使用变异系数法和熵权法，本次主要介绍熵权法。熵权法一般就几步，分别为归一化，计算指标变异性，计算信息熵，求权重。2-
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2024-01-19 23:26:02
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CVSS通用弱点评价体系（CVSS）是由NIAC开发、FIRST维护的一个开放并且能够被产品厂商免费采用的标准。利用该标准，可以对弱点进行评分，进而帮助我们判断修复不同弱点的优先等级。CVSS : Common Vulnerability Scoring System，即“通用漏洞评分系统”，是一个“行业公开标准，其被设计用来评测漏洞的严重程度，并帮助确定所需反应的紧急度和重要度”。它的主要目的
首先先来说明一下，主成分分析现在多用来进行数据的预处理，将大量数据进行降维处理后，再使用其他的算法进行进一步的分析，降维可以去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。（这个方法一般需要结合SPSS使用）SPSS的使用方法：点击这里当然，如果要对数据进行降维处理，我
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2024-10-29 11:53:34
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统计学软件SPSS1. 软件设置1.1 语言设置2. 视图2.1 数据视图2.2 变量视图2.2.1 测量尺度2.3 输出视图3. 操作3.1 打开文件3.1.1 导入模板数据3.2 分析3.2.1 非参数检验3.2.1.1 卡方检验3.2.1.2 二项式检验3.2.1.3 K-S检验3.2.1.4 游程检验3.2.1.5 卡方检验-交叉分析（列联表分析）3.2.2 参数检验3.2.2.1 t检
根据各个指标获得综合指标时，由于各个指标对综合指标的贡献度不同，相应权重也应不同，对综合指标贡献大的指标更重要，应该分配更大的权重。如何确定各个指标的权重，这里介绍两种方法：熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。一、熵值法1、熵的概念 信息论中，熵是对随机变量不确定性的度量。熵值越小，无序程度越小，不确定性越小，信息量越大；熵值越大，无序程度越大，不确定性越大，信息量越
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2023-12-03 12:56:03
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主成分分析及MATLAB和SPSS求解整理 文章目录主成分分析及MATLAB和SPSS求解整理前言一、PCA原理解释1.为什么要用PCA?2.PCA基本思想3.PCA算法求解步骤4.根据求解思路进行求解二、PCA案例求解1.利用SPSS求解2.利用MATLAB求解总结 前言主成分分析是一种数据降维的方法，在数据模型的建立以及机器学习数据白化过程中都是有十分广泛的应用。本文是作者在学习PCA方法及求
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2024-09-27 06:59:20
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# 项目方案：神经网络权重计算与分析
## 1. 项目背景
近年来，神经网络在人工智能领域取得了巨大的突破和应用。神经网络的核心组成部分是权重，它决定了神经网络的性能和预测能力。因此，准确计算和分析神经网络的权重是非常重要的。
SPSS（Statistical Package for Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了强大的数据处理和分析功能。本项目旨在利用S
原创
2024-02-05 09:22:48
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现在我直接给出实验结果和代码，公式推导在前面几节已经给出，现在给出分析。 实验结果收敛性排名1-14分别是a=1,BB(1),BB(2),a=0.3,a=0.1,a=1.3,a=0.03,CG,DFP,BFGS,0.01,steepset Descent,Turst Region with DogLeg,Newton(NT).其中两种拟牛顿法重合，收敛性一样。SD(Steepest D
1.Lucene 评分公式
Lucene的评分采用向量空间模型，向量空间模型对应数学公式点积。
看似很复杂的公式，其实就是通过点积推导，再加入一些辅助信息得到Lucene评分公式。
2.点积
复习一下点积的公式
设矢量A=[a1,a2,...an]，B=[b1,b2...bn] 则矢
