1.java类集引出类集实际上就属于动态对象数组，在实际开发之中，数组的使用出现的几率并不高，因为数组本身有一个最大的缺陷:数组长度是固定的。由于此问题的存在，从JDK1.2开始，Java为了解决这种数组长度问题，提供了动态的对象数 组实现框架–Java类集框架。Java集合类框架实际上就是java针对于数据结构的一种实现。而在数据结构之中，最为基础的就是链表。下面我们一起来回顾下链表的特点：节点
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2024-06-08 09:52:41
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分类与聚类一、分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。 分类学习主要过程： （1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集（起积极作用，不垃圾邮件）， 还是负向数据集（起抑制作用，垃圾邮件）； （2）然后需要对数据集进行学习训练，并构建一个训练的模型； （3）通过该模型对预测数据集进预测，并计算其结果的性能。二、聚类从广义上说，聚类就是将数据集中在某些方面相似的数据成员放在一起
首先声明，我是一个菜鸟。一下文章中涌现技术误导情
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2013-05-26 23:10:00
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谱聚类的主要思想就是一个拉普拉斯降维，将思维转化为图的方式求解而已，没有那么高深莫测，希望我的理解能对大家有所帮助 概念 Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。 谱聚类的目的便是要找到一种合理的分割图的方法，使得分割后形成若干个子图，连接不同子
# 基于机器学习的 K-means 聚类算法数据分析
## 1. 流程概述
在实现基于机器学习的 K-means 聚类算法数据分析时，需要经过以下几个步骤：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化等处理，以提高数据质量和算法的准确性。
2. 特征选择：选取合适的特征进行聚类分析，以便准确地划分数据集。
3. K-means 聚类算法：使用 K-means 算法对数据进行聚类，找出其中的簇
原创
2023-09-07 09:00:22
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距离度量需求：计算两点间的欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、堪培拉距离实现：利用commons.math3库相应函数 1 import org.apache.commons.math3.ml.distance.*; 2 3 public class TestMetrics { 4 public static void main(String[] args) { 5
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2021-04-25 19:34:25
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聚类算法 聚类算法，就是在一系列的已知样本点中，通过限制条件和要求，从一个随机的起始点开始不断在周围寻找合适的点当作同一个类。下面我先举一个列子方便大家理解 首先有四个样本点从左到右记作A,B,C,D。我们先随机取(1,1)(2,1)为两个分类中心点，两类分别为group1和group2。那么现在分为两类了。 分别计算四个点到分类中心点的距离：对比到两个中心点的距离可知：A距离group1近，B距
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2023-10-17 22:35:05
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# 粒子群算法数据分析
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种群体智能优化算法，由肯尼迪和埃伯哈特在1995年提出。它模仿鸟群觅食的行为，通过群体中的“粒子”相互沟通与合作，最终找到问题的最优解。本文将简要介绍粒子群算法的基本原理，并通过代码示例展示如何使用Python实现该算法进行数据分析。
## 粒子群算法的基本原理
粒子群算法通过在解空间中
原创
2024-08-09 11:19:38
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聚类分析的定义：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，其目的是在相似的基础上收集数据来分类。传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。聚类算法一般有五种方法，最主要的是划分方法和层次方法两种。划分聚类算法通过优化评价函数把数据集分割为K个部分，它需要K作为 输人参数。典型的分割聚类算法有K-means算法, K-
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2024-07-02 19:49:15
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k-means算法： 第一步：选$K$个初始聚类中心，$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号.聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步：逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚
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2023-06-14 22:18:16
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一、A*算法概述A*算法是结合Dijkstra算法与BFS算法，求出最短路径的方法；估价函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从起点到n节点的已知最短距离，h(n)是从节点n到目标点的估计距离。二、A*算法思想结合在Dijkstra算法文章中的思想（），Dijkstra算法中的距离由A*算法的f(n)来替代，每次找到一个最小的f(n)这个就是最短的，不可能有其他路径比这个更短；然
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2024-09-23 15:28:36
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根据类别未知的训练数据解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习，无监督学习不需要对数据进行打标签，常用的无监督学习方法有降维和聚类。聚类中最经典且易用的聚类模型当属Kmeans聚类。一、Kmeans聚类 kmeans算法原理：最小化所有样本到所属类别中心的（欧氏）距离平方和（误差平方和SSE），采用迭代的方式实现收敛。kmeans对初始条件比较敏感，可多次给定不同的初始条件计算，最后选择最
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2024-04-08 22:51:21
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本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。 聚类算法KMeans1. 算法1.1. 算法步骤1.2. 复杂度2. 优缺点3. 算法调优 & 改进3.1. 数据预处理3.2. 合理选择 K 值3.3. 采用核函数3.4. K-Means++3.5. KMeans代码3.6. ISODATA4. 收敛证明 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
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2024-01-08 19:19:18
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# 九章算法数据分析入门指南
作为一名刚入行的开发者，面对“九章算法数据分析”可能会感到一头雾水。但不用担心，接下来我将带你一步步了解并实现这一过程。
## 流程概览
首先，我们通过一个表格来展示整个数据分析的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据探索 |
| 4 | 数据分析 |
| 5 | 结果呈
原创
2024-07-21 09:10:47
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从零开始学MATLAB（五）数据分析与多项值计算1.数据统计分析（1）求矩阵的最大元素和最小元素： max() min() 当参数为向量时，函数有两种调用格式： ①y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。 ②[y,k]=max(X)：返回向量X的最大值存入y，最大值元素的序号存入k，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。 当参数为矩阵时，函数有三种调用格式
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2023-11-21 13:27:52
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聚类是一种无监督学习的手段，其目的是使相似数据点分布在同一类中，而不同数据点处于不同类中或者噪声中。但是在现实生活中，数据的维度属性可以高达几十，几百甚至上万维。高维数据对传统的聚类算法提出了新的挑战，这是因为传统的距离度量，密度度量，相似性度量均需要针对高维数据的特点做出调整。一 维度灾难 维度灾难最早由理查德 贝尔曼提出，它是指在优化问题中随着空间维度的增加，分析和组织高维空间
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2023-05-25 17:13:42
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在机器学习中，有两种算法是比较常见的，分别是K-Means聚类和排序算法，在这篇文章中我们就简单给大家介绍一下关于这两种算法的优缺点，方便大家能够更好了解这两种算法。首先给大家介绍一下K-Means聚类算法，其实这是一种简单的聚类算法，具体就是把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k< n。 算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。那么这种算
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2023-12-19 15:04:11
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层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类、直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成HAC。聚类的层次结构用一颗树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶子是只有一个样本的聚类。 1.首先将每个数据点作为一个单独的聚类进行处理。如果我们的数据集有X个数据点，那么
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2023-12-14 12:05:26
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DBSCAN属于无监督学习算法，无监督算法的内涵是观察无标签数据集自动发现隐藏结构和层次，在无标签数据中寻找隐藏规律。聚类模型在数据分析当中的应用：既可以作为一个单独过程，用于寻找数据内在规律，也可以作为分类等其他分析任务的前置探索。内容什么是DBSCANDBSCAN算法实现原理算法优缺点DBSCAN 数据分析实战案例本文技术来自技术群小伙伴的推荐，加入按照如下方式
原创
2022-10-03 08:31:27
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层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类、直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成HAC。聚类的层次结构用一颗树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶子是只有一个样本的聚类。 1.首先将每个数据点作为一个单独的聚类进行处理。如果我们的数据集有X个数据点，那么
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2023-12-22 14:54:52
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