Apriori 算法apriori关联规则算法的原理设计较为简单，著名的“啤酒和尿布”说的就是Apriori算法，通俗来讲apriori旨在寻找频繁项集，以帮助商家将消费者有可能一起搭配购买的物品放置在同一个地方，提高消费者的购物效率和良好的购物体验感。Apriori还是十大数据挖掘算法之一，可见Apriori关联规则算法的重要性。(一)算法基本理论1、算法目的Apriori是最常用最经典的挖掘频
API：应用程序解救。 别人写好的代码，或者编译好的程序，提供给你使用，就叫做API。 你使用了别人代码（或者程序）中的某个函数、类、对象，就叫做使用了某个API。操作系统已经为我们实现了很多功能，它们都被封装成了一个一个的函数，有成百上千个之多，这些函数就叫做 API。各种编程语言自带的标准库其实也是API。这些API由编程语言的开发者们编写，安全、高效、健壮，为我们实现了常见的功能，让我们不用
主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin
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2023-11-14 22:30:55
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1.概念简介 1）PGA: 程序全局区（Program Global Area），服务器进程的私有内存区域，涉及服务器进程相关私有内存的所有区域和信息。 2）UGA: 用户全局区（User Global Area），会话相关的内存区域。shared server模式中，UGA从SGA的large pool（如果设置）或者shared pool（没有设置large pool）中分配；dedicate
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2023-11-25 12:33:36
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# 使用 Python 实现 LPA 算法（Label Propagation Algorithm）
Label Propagation Algorithm (LPA) 是一种无监督的图聚类算法，其优点在于简单且高效。本文将引导你逐步完成 Python 包的 LPA 算法，并提供清晰的代码示例与详细解释。
## 一、实现流程
在开始编码之前，我们首先了解实现过程的整体框架。其主要步骤如下表所
package lpa; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class LPA { public static float sigma = 1; public static
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2017-06-04 12:00:00
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文章目录1. 基本思想2. 算法描述3. 算法流程4. 标签传播算法的变形5. LPA算法的python实现 LPA（Label Propagation Algorithm）由Usha Nandini Raghavan等人于2007年提出。1. 基本思想标签传播算法（LPA）是基于图的半监督学习算法，基本思路是从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签信息，利用样本间的关系，建立完全图模型，适
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2023-10-16 20:46:06
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在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一
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2022-08-13 00:00:36
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数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
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2023-10-27 05:00:45
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ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现
原创
2022-04-22 16:36:09
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ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现...
原创
2021-06-15 20:27:11
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标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
原创
2023-08-04 12:45:51
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在现代大数据处理领域，Apache Spark 提供了一种高效的处理和分析大规模图数据的工具，尤其是在进行标签传播（LPA）算法时，Spark GraphX 是一种很好的选择。标签传播算法广泛应用于社区检测和图划分中，结合 Spark GraphX 的强大能力，我们可以有效地进行图数据分析。在本文中，我们将探讨如何实现 Spark GraphX 的 LPA 标签传播，包括备份策略、恢复流程、灾难场
0. 前言大家好，我是多选参数的程序员，一个正再 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己再这块确实很弱，需要大补(残废了一般)。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、同排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：排序算法时间复杂度是否基于比
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2024-01-26 06:49:05
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通过查找matlab的帮助程序，对离散数据格网化采用的方法有如下5种： griddata(..., METHOD) where METHOD is one of
'nearest' - Nearest neighbor interpolation
'linear' - Linear interpolation (default)
0X00 定义 首先要明确一下什么是A*算法和八数码问题？ A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法也是一种启发性的算法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。启发中的估价是用估价函数表示的，如： f(n) = g(n) + h(n)其中f(n) 是节点n的估价函数，g(n)实在状态空间中从初始节点到n节
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2023-06-11 17:50:29
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这里是princeton搜集的算法课程Java示例。包括超过了100 Java个算法程序源码、Javadoc和测试数据。点击这里查看。
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2023-06-13 21:23:53
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A星算法
A*搜寻算法，俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。
该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。
Dijkstra的Java实现可以参照《Java实现Dijkstra算法》。&
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2023-06-27 21:08:24
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描述：将第一个记录关键字和第二个记录关键字进行比较，若为逆序（即a[1]>a[2]），则将两个记录交换之，然后比较第二个和第三个关键字。依此类推，直至第N-1个记录和第N个关键字进行比较为止。时间复杂度：O(n^2)JAVA代码：1 for(int i=a.length;i>=1;i--){
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3 for(int j=0;j<i-1;j++){
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2023-06-08 13:44:33
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A*寻路算法原理和Java实现1、概论1.1 基本介绍A*算法是一种启发式算法。启发式算法指的就是在每一步的决策都不是随机选择的，都是根据某种提示来选择最优决策。1.2 评价函数f(n)、代价函数g(n)、启发式函数h(n)首先给一张图：假设，我们找到从A节点走到B节点的最短路径，根据上图，显然有多条路径可以实现从A节点到达B节点。通常，这种查找的思想一般有两种： 第一种：贪心思想：每一次都只根据
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2023-08-18 09:18:20
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