一、连通图的相关概念 连通分量：无向图 G的一个极大连通子图称为 G的一个连通分量（或连通分支）。连通图只有一个连通分量，即其自身；非连通的无向图有多个连通分量。 强连通图：有向图G=(V,E) 中，若对于V中任意两个不同的顶点 x和 y，都存在从x到 y以及从 y到 x的路径，则称 G是强连通图。相应地有强连通分量的
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2024-05-12 22:50:09
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参考文献：基于连通图动态分裂的聚类算法.作者：邓健爽 郑启伦 彭宏 邓维维(华南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州510640)我的算法库：https://github.com/linyiqun/lyq-al...
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2020-01-12 19:09:00
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1、从包含多个数据点的数据集D中随机取k个点，作为k个簇的各自的中心。2、分别计算剩下的点到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量，对于两个点T0(x1,y2)和T1(x2,y2)， T0和T1之间的欧氏距离为 d =
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2023-09-11 09:00:27
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聚类分析一种数据归约技术，把大量的观测值归约为若干个类，类被定义为若干个观测值组成的群组，群组内观测值的相似度比群间相似度高， 聚类有层次聚类和划分聚类两种常用方法层次聚类(hierarchical agglomerative clustering)每一个观测值自成一类， 这些类每次两两合并，知道所有的类被聚成为一类为止常用的算法有a、单联动(single linkage)b、全联动(
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2024-04-08 23:03:09
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1. 划分聚类其实从某种角度讲，划分聚类是完全不用赘述的一种聚类方法，可能也是最常见的聚类算法了。著名的k-means算法就是个中典型。这次的内容主要是通过k-means聚类算法来总体介绍一下划分聚类。简单来讲，k均值聚类究竟做了什么事，我们可以这样来看，有N个数据点的集合D={x1,x2,…,xn}，每个xi代表一个特征向量，目标是将这N
簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是什么。聚类有时也被称作无监督分类。1、K-均值聚类算法它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据：数值型工作流程：首先，随机确定k个初始点作为质心；然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个
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2024-08-14 12:16:34
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动动发财的小手，点个赞吧！ 层次聚类是一种构建聚类层次结构的聚类算法。该算法从分配给它们自己的集群的
动动发财的小手，点个赞吧！层次聚类是一种构建聚类层次结构的聚类算法。该算法从分配给它们自己的集群的所有数据点开始。然后将两个最近的集群合并到同一个集群中。最后，当只剩下一个集群时，该算法终止。可以通过观察树状图来选择最能描述不同组的簇数的决定。聚类数的最
from pyspark.ml.clustering import BisectingKMeansfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\
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2023-01-13 00:14:02
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ISODATA聚类算法是k-means算法的改进。与k-means均值算法有两点不同：第一，它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值。而是在每次把全部样本都调整完毕之后才重新计算一次样本的均值，前者一般称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法。第二，ISODATA算法不仅能通过调整样本所属类别完成聚类分析，而且还能自动地进行类的“合并”和“分裂”，从而得到类数较为合理的各个聚类。
无监督学习（Unsupervised Learning）机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。优点：算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息不需要标签数据，极大程度扩大数据样本主要应用：聚类分析（clustering，应用最广）、关联规则、维度缩减聚类分析又称为群分析，根据对象某些属性的相似度，将其自动划分为不同类别。KMeans聚类：根据数据
——以二维数组、鸢尾花和中国城市经纬度为实例先简单了解下Kmeans聚类算法。聚类算法属于无监督学习，其中的KMeans算法是将一组有N个样本的数据划分成K个不相交的 clusters （簇） C。 means （均值）通常被称为 cluster（簇）的 “centroids（质心）”; 注意，它们一般不是从 X 中挑选出的点，虽然它们是处在同一个 space（空间）。算法有三个步骤。要知道欧氏距
K均值算法（K-means）聚类一、K-means算法原理聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们
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2024-03-05 09:01:13
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今年年初的时候学习了《机器学习》这本书中的算法，并实践了一些。现在整理成笔记，以后需要时还可以找到。 今天先写个简单的聚类算法。 1、K-means聚类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
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2024-05-14 19:37:28
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? 一、聚类的基本概念定义1.m=32.k=23. x1——>1 x2——>2 x3——>1 (1,2指的是簇的标签）
更简单
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2024-05-21 10:28:28
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Hadoop业界正在迅速发展，从业企业拿出的解决方案也多种多样，其中包括提供技术支持、在托管集群中提供按时租用服务、为这套开源核心开发先进的功能强化或者将自有工具添加到方案组合当中。 在今天的文章中，我们将一同了解当下Hadoop生态系统当中那些最为突出的杰作。总体而言，这是一套由众多工具及代码构成的坚实基础、共同聚集在"Hadoop"这面象征着希望的大旗之下。Hadoop虽然很多人会把映射与规约
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2023-08-04 11:18:23
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谱聚类可以看作是基于图的一种聚类方法，在各大论坛有许多介绍谱聚类算法的博客，但是在看的过程中，总是会存在各种各样的困惑，尤其是拉普拉斯矩阵的引入等一些列问题上介绍的不是很清楚。这里基于 Ncut首先有必要简单介绍一些图的基本知识，为了尽可能的简单，我们仅仅介绍必要的概念：无向图定义：定义图无向图 ，其中， 为图中的顶点， 为图中的边，
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) — 论文&基础 文章目录[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文&基础0x00 摘要0x01 Introduction1.1 问题1.2 数据并行1.3 模型并行1.3.1 通信1.3.2 张量并行1.3.3 流水线并行1.4 技术组合1.5 指导原则0x02 张量模型并行（Tensor Mod
关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门，下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解，首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，很明显我们需要一个标准去度量它们下面有几种常见的度量标准：1.欧式距离 2.杰卡尔德距离 3.相关系数1 K-Means算法 还有一些度量标准在这里就不多做介绍了，接下来我们介绍第一种聚类算法
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2024-03-27 07:45:24
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【社区发现/图聚类算法】ppSCAN：Parallelizing Pruning-based Graph Structural Clustering一、论文地址：二、摘要：三、问题阐述：四、基础算法：五、分析和讨论：5.1 性能瓶颈：5.2 并行化的挑战：六、并行化算法：6.1 优化方法：6.2 程序伪代码：Role Computing：Core and Non-Core Clustering：
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2024-05-20 10:41:44
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模糊动态聚类图是一种基于模糊聚类方法的可视化技术，能够有效地处理不确定性和模糊性。在这个博文中，我将与大家分享如何利用 Python 构建模糊动态聚类图。整个过程包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等模块。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境所使用的技术栈兼容。Python 3.x 是完成此项目的基本要求，并且需要以下库：`numpy`、`pandas
