简介通过使用python语言实现KMeans算法，不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下：p:样本点维度n:样本点个数k:聚类中心个数实验要求使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。数据集数据存储格式为csv，本实验使用数据集如下：实验步骤引入需要的包 本实验只需要numpy和pandas两个包， 其中numpy用于数值计算，pandas用于读取数据。import
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2023-12-24 13:01:20
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KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B [i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w[i,j]始终 成立。KM算法的正确性基于以下定理：
若由二分
今天本来是想写NAND的读写来着，可是这个东东要用到ECC的算法，就深入进来了，从网上找了些资料，不是很好，直到找到这个，郑重感谢Linux时代网站的wwxbei ECC的全称是Error Checking and Correction，是一种用于Nand的差错检测和修正算法。如果操作时序和电路稳定性不存在问题的话，NAND Flash出错的时候一般不会造成整个Bloc
# SM算法 Python 实现科普
在机器学习和数据挖掘的领域，优化算法是至关重要的一环。SM算法，即“Sequential Minimal Optimization”算法，是一种用于支持向量机（SVM）模型训练的高效算法。本文将介绍SM算法的基本原理、其在SVM中的应用，并提供相应的Python实现代码示例。同时，我们还将通过序列图和旅行图展示SM算法的工作流程。
## 什么是SM算法？
目标2022/4/17-2022/5/10实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）本地目录：E:\Research\OptA\MCMC如有问题，欢迎交流探讨！ 邮箱：lujiabo@hhu.edu.cn 卢家波 来信请说明博客标题及链接，谢谢。MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断
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2023-12-21 11:12:31
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可参考《图论算法理论、实现及应用》 【书本上的算法往往讲得非常复杂，我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程】 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。 -------等等，看得头大？那么请看下面的版本： 通过
字符串匹配是很常用的计算机功能，广泛存在与各个系统，软件之中。那么，它是怎么实现的呢？举例来说，有一个字符串”BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”，我想知道，里面是否包含另一个字符串”ABCDABD”？许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名。在网上看了许多资料，才慢慢的理解了这个算法，总结并实现如下。step
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2023-10-02 14:20:57
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EM算法描述及应用场景：某个数据集中有一些数据是缺失的，那么这些数据填充为多少比较合适。这是一个比较有研究意义的问题。 EM很适合解决这个问题： 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中（此处理解为缺失值），参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中
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2023-07-20 14:38:28
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Lesson 4. sync_timing.py还记得吗，系统管理员层在reboot机器前在终端上连敲了三次sync命令来让第一次sync同步执行完成? 后来有人觉得sync;sync;sync这种把它们放在一行运行的操作简直是666，甚至最终都成为了行业惯例，尽管违背了初衷！ 接下来的这个列子用以记录do_sync被频繁调用的有都快，如果调用间隔小于一秒，则将两次被调用的时间
在当今深度学习和时序数据分析的潮流中，Temporal Convolutional Network (TCN) 被广泛应用于序列预测任务。对于开发者来说，如何在 Python 环境下使用 TensorFlow 实现 TCN 算法是一个值得深入探讨的话题。
## 背景描述
首先，让我们从一个四象限图入手，分析 TCN 算法在时间序列预测中的应用。通过对时序数据的需求分析，我们能更清晰地看到 TC
K-means是聚类算法中的一种，由于其原理简单，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。本文先引出K-means的基础概念，比如：闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧氏距离等；接着介绍K-means的原理，重点阐述了如何确定K值、如何选取初始中心点等；然后介绍K-means的Python实现、K-means的Sklearn实现、泰坦尼克号的聚类具体应用；最后对K-means进行
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2023-11-24 05:48:39
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先举个栗子： 动物园里来了一只不明物种，通过对比它和动物园里每只动物的相似度，我们挑出了跟它长得最像的5只动物（k=5），其中有3只是马、一只是驴、一只是牛，所以我们可以判定新来的动物是一匹马。 文章目录1、KNN概述（K Nearest Neighbors）2、KNN原理3、代码实现：3.1 案例：手写数字识别4、KNN的缺陷 1、KNN概述（K Nearest Neighbors）机器学习可分
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2023-12-18 11:36:27
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前言：分析体检数据希望不拘泥于Sklearn库中已有的聚类算法，想着改一下Kmeans算法。本着学习的目的，现在开始查看sklearn的源代码。希望能够写成一个通用的包。有必要先交代一下我使用的python版本：python3.9.2 环境：pycharm现在先学习学习Sklearn是如何写的～第一步：找到sklearn的源代码>>> import sys
>>>
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2023-10-08 01:20:17
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一 FCM算法概述 FCM算法的全称是模糊C均值聚类算法，和K-means算法同属于聚类算法，但却有着本质的区别，就其命名而言，模糊二字无疑是该算法的重点，下面就先简单介绍一下：隶属度和模糊集 隶属度函数用来描述元素x属于一个集合B的程度，假定为UB(x)，其中x为B中的任意元素，UB(x)的取值范围为[0,1]。在隶属度函数的基础上，称空间上X={x}上的隶属度函数为一个模糊集合。模糊聚类分析
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2024-01-02 14:42:16
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Java 实现 KM 算法
在算法和计算机科学的领域中，KM 算法（Kuhn-Munkres 算法）以其在解决二分图匹配问题方面的高效性而闻名。该算法起源于20世纪初期，并在随后几十年里被广泛研究和应用。我的探索聚焦在如何用 Java 实现 KM 算法，以便更加深入理解其底层逻辑及其应用场景。
### 背景描述
- **1970s**: KM算法首次提出。
- **1980s**: 该算法被
# K-Means算法的Java实现
K-Means算法是一种广泛应用的聚类分析方法，主要用于将数据分成K个不同的簇。这种算法的核心理念是通过迭代过程最小化簇内的方差，从而使同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
## 算法简介
K-Means算法的基本流程如下：
1. **初始化**：选择K个初始簇心（centroid），通常随机从数据集中选取K个样本点。
2. *
算法原理原理很简单，我就不细说了(如果这还看不懂，建议补一下数学知识)，直接参考周志华老师的《机器学习》，上面也把算法的实现过程总结了。算法原理.PNG算法流程分析下面先看一下算法的流程，分析、理解每一个步骤才能正确写出程序。算法的流程.PNG算法过程第1行：根据要聚类的簇数k随机选择k个样本作为均值向量。算法过程第3行：初始化聚类结果的存储变量算法过程第5行：计算m个样本分别到k个均值向量的距离
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2024-01-12 12:18:50
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python冒泡排序算法的实现代码这篇文章主要介绍了python冒泡排序算法的实现代码,大家参考使用1.算法描述：（1）共循环 n-1 次（2）每次循环中，如果 前面的数大于后面的数，就交换（3）设置一个标签，如果上次没有交换，就说明这个是已经好了的。2.python冒泡排序代码结果：[2, ...
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2017-09-18 11:46:00
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# 群居蜘蛛优化算法 Python 实现教程
## 1. 引言
群居蜘蛛优化算法（Spider Monkey Optimization Algorithm, SMO）是一种基于群体行为的优化算法，灵感来源于蜘蛛猴的群体协作捕猎行为。在这篇文章中，我们将逐步实现这一算法的 Python 代码。本文将分为几个部分，详细讲解每一个步骤，确保你能够完全理解并实现这一算法。
## 2. 实现流程
为
原创
2024-10-28 06:57:23
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FP-Growth简介
FP-Growth算法是一种发现数据集中频繁模式的有效方法，它在Apriori算法的原理的基础上，采用FP（Frequent Pattern，频繁模式）树数据结构对原始数据进行压缩，大大加快了计算速度。FP-Growth算法把数据集中的事物映射到一棵FP-Tree上，再根据这棵树找到频繁项集，FP-Tree的构建过程只需要扫描两次数据集，特别是在大型数据集上具有很高的
