1. 用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：min1.m——求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m——比较两数大小，返回较小值std1.m——用极差标准化法标准化矩阵ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m——调用
KNN介绍简介k近邻法(k-nearest neighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的，它是懒惰学习(lazy learning)的著名代表。k近邻算法是一种基本分类和回归方法。本篇作为学习笔记，暂时只讨论分类问题的k近邻法。距离衡量的标准有很多，常见的有：Lp距离、切比雪夫距离、马氏距离、巴氏距离、余弦值等。算法步骤概述给定一个测试样本计算测试样本中每个点到训练样本中每个点的
K-means算法介绍 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过
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2023-06-19 20:07:34
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在软考中，计算题是考生们经常面临的一大挑战。这类题目不仅要求考生具备扎实的理论基础，更要求他们能够将理论与实践相结合，通过计算来解决问题。然而，在紧张的考试环境下，许多考生可能会因为时间紧迫或思路不清晰而难以给出正确的答案。因此，本文将直接给出一些软考计算题的答案，并简要解析其解题思路，帮助考生们更好地应对这类题目。
首先，我们来看一道关于项目时间管理的计算题。题目可能要求考生根据给定的活动列表
解决Python二维数组赋值问题当我们采用s=[[0]*3]*2初始化一个数组，然后对s[0][0]进行赋值，改变的是第一列所有的值。因为用s = [[0]*3]*2 初始化数组，他表示的是指向这个列表的引用，所以当你修改一个值的时候，整个列表都会修改。换一种初始化方式，就可以解决这个问题：写这个主要是因为今天在写【机器人的运动范围问题】：地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开
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2023-05-30 23:40:41
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作者：汤进本文详细阐述了聚类中的一种算法--谱聚类，并通过代码实现展示了谱聚类的所有细节，将实践和理论紧密的结合起来，值得细细把玩。在聚类与K-Means一文中，ARGO就非监督学习的聚类算法做了比较系统的介绍，在其中提到了用图聚类的算法-谱聚类，这次ARGO将详细聊聊这个算法。本文将分以下几个部分进行介绍：基础概念怎么度量样本间的相似程度谱聚类的优化目标算法步骤总结实例一 基础概念
因学习mahout重新学习与理解聚类中的距离的设定。由于一般把文档等数据抽象成为向量来表示。直观的，用矩阵以及线性空间中的相关知识来理解距离。由于线性空间、度量空间的一些特性。我们可以把一个新的数据集，利用我们容易理解的，已知的空间特性，来类比和学习。 对于数值的属性来说： 常用距离以及对应的范数 距离范数 Minkowski距离（闵可夫斯基）p范数 曼哈顿
聚类是数据挖掘很重要的组成部分.而大多数聚类算法都需要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),
# Python给出位置坐标聚类
位置坐标聚类是一种将具有相似特征的位置点分组的方法，可以用于解决许多现实生活中的问题，比如地理信息系统中的热点分析、交通流量分析等。Python提供了一些强大的库和算法来实现位置坐标聚类，本文将介绍如何使用Python进行位置坐标聚类，并提供代码示例。
## 什么是位置坐标聚类
位置坐标聚类是将具有相似特征的位置点分组的过程。在地理信息系统中，位置点通常由经
原创
2023-10-07 13:34:44
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# 实现Python稀疏矩阵聚类
## 一、整体流程
为了实现Python稀疏矩阵聚类，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 实现Python稀疏矩阵聚类流程
section 确定需求
确定问题需求 :done, 2022-01-01, 1d
section 数据准备
数据收集与整理
# 如何在Python中给select赋值
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你解释如何在Python中实现给select赋值的操作。首先我们需要明确整个过程的流程，然后逐步进行讲解。
## 流程
以下是实现给select赋值的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建selec
一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 1）欧式距离 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 应用场景：适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况 2）曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，实
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2023-06-21 21:59:26
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一、聚类第一个无监督的算法1、无监督学习 有X 没有Y 利用X相似性 聚类 对大量未标注的数据集，按内在相似性划分为多个类别，类别内相似度大，类之间相似度小 2、距离的概念 2.1欧几里得距离（欧式距离） 假设超人要从A点到B点，可以直接飞过去，那飞过去的距离就是欧式距离。 2.2曼哈顿距离 假设普通人要从A点到B点，那只能绕着建筑物走，这个距离就是曼哈顿距离 2.3闵可夫斯基距离 闵氏距离不是一
层次聚类算法使用数据的联結规则，对数据集合进行层次似的聚类。层次聚类可以分为两大类，自顶向下的分裂聚类和自顶而上的合并聚类。分裂聚类是将所有的对象看成一个聚类，然后将其不断分解直至满足终止条件。后者与前者相反，它先将每个对象各自作为一个原子聚类，然后对这些原子聚类逐层进行聚类，直至满足终止条件。代表算法有：CURE、CHAMELEON、ROCK
稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。稀疏矩阵的格式存储矩阵的一般方法是
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2023-06-02 23:19:14
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1、聚类： ① 聚类就是对大量位置标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习 ② 聚类算法的重点是计算样本之间的相似度，也称为样本间的距离 ③ 和分类算法的区别 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建
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2023-10-31 21:46:27
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聚类是数据挖掘非常重要的组成部分.而大多数聚类算法都须要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自己主动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取随意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每一个样本到z(1),z(2)的距离D(i
问题很多同学说《软件方法》各章的自测题要扫码到全对才知道答案，比较费劲，能不能直接给出答案？统一回答如下：这是有意为之的。这些题是多年积累下来，围绕着书中的知识点精心准备的。认真阅读思考，多试几次，就能做到全对，毕竟每套题的题目数量都不多。遗憾的是，很多人是不会认真看书做题的。如果《软件方法》每一章后面没有题，很多人可能扫一眼书，就觉得自己会了。就算《软件方法》每一章后面有题，很多人可能扫一眼书，
原创
2022-10-18 10:58:11
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聚类分析（最大最小距离算法实现）（第一次在这个平台分享知识，很多地方描述可能不恰当，多多包含。我将为大家分享一种关于聚类分析的最大最小距离算法实现方式。这个方式可能不是较佳的实现方式，仅供大家参考。）
一、算法描述
（1）：任意选取一个样本模式作为第一聚类中心Z1。
（2）：选择离Z1最远欧氏距离的模式样本作为第二聚类中心Z2。
（3）：逐个计算每个模式样本与已确定的所有聚类中心之间的欧式
文章目录基本原理sklearn中谱聚类的构造实战 基本原理谱聚类是一种基于图论的聚类方法，所谓图，就是将空间中的所有点连接起来，只要这些连接中出现了一个圈，就可以称之为图。如果把这些连线加上一个权重，就叫做加权图。如果连线越长则权重越小，连线越短则权重越大，然后把权重最小的边切断，使得一个图变成两个图，便完成了一次聚类，这就是谱算法的基本思路，而其基本流程，就是构图->切图。所以，问题来了
