# Java中的内聚
内聚是软件开发中一个重要的概念，它描述了模块内各个成员之间的关联程度。在Java中，内聚性是通过设计良好的类和方法来实现的。高内聚性的代码能够提高可读性、可维护性和可测试性，同时也能减少代码的依赖性和耦合度。
## 内聚的类型
在Java中，内聚性有以下几种类型：
1. **功能内聚**（Functional Cohesion）：一个模块实现单一的功能，并且所有的成员
原创
2023-08-20 10:50:25
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## Java中的内聚举
在Java中，枚举是一种特殊的数据类型，用于定义一组常量。内聚枚举是指在一个类内部定义的枚举类型。它们提供了一种方便的方式来组织相关的常量，并且可以在类的多个方法中使用。
### 为什么使用内聚枚举？
内聚枚举的主要优势是它们可以将相关的常量放在一起，并且与其他类的代码具有更紧密的关联性。这有助于提高代码的可读性和可维护性。另外，内聚枚举还可以减少类之间的依赖关系，
原创
2023-08-18 09:26:06
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机器学习笔记（4）——聚类之BIRCH一、算法介绍层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 层次聚类使用欧式距离来计算不同类别数据点间的距离（相似度）。 二、算法流程1.
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2024-02-04 20:47:59
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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重点介绍下K-means聚类算法。K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点(随机)作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果。下面首先介绍下K-means具体的算法步骤。K-means算法在前面已经大概的介绍了下K-means，下面就介绍下具体的算法描述：1)选取K个点作为初
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2023-09-06 19:58:30
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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目录一、引言 11.1目的 11.2参考资料 11.3使用环境 11.4获得帮助 1四、胜算功能模块：三大角色使用说明 11.老板： 11.1快速经营利润 11.2多维度数据统计 51.3大日报 81.4商品利润 181.5 5top商品分析 221.6盈亏测算 231.7预算管理 321.8直播报表 352.财务 352.1平台费用 352.2订单利润 352.3 日常记账 382.4对账核销
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2024-01-25 23:47:24
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聚水潭与金蝶云星空对接集成退货退款查询打通销售退货新增 数据源平台:聚水潭聚水潭SaaSERP于2014年4月上线，目前累计超过2.5万商家注册使用，成为淘宝应用服务市场ERP类目商家数和商家月订单增速最快的ERP。2014年及2015年“双十一”当天，聚水潭SaaSERP平稳、安全、顺畅的处理了近千万订单，超过了淘宝对ERP系统吞吐量极限要求的16倍，成为行业里的新标杆。截止目前
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2023-10-26 14:24:39
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01 系统说明：聚水潭：是由上海聚水潭网络科技有限公司基于SaaS模式开发的商家ERP软件系统，公司创始团队聚集了一群来自阿里、麦包包等知名企业的技术、仓管、市场营销精英，具有近二十年传统及电商企业的ERP实践经验。秉承互联网开放性、全球性、低成本、高效率的特点，为商家提供基于SaaS模式的专业信息化解决方案——帮助商家实现精准化和智能化的管理。webAPI接口地址：https://openweb
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2024-01-31 10:01:06
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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今天把自己写的一个机器学习算法库中的K-means算法整理了一下，因为这个算法较其他的相比相对独立，可以单独贴出来，不会引用太多的其他类（不过还是有点引用，不过引用些简单的功能，看类名就知道什么意思了）。基本功能和规则为：1.当然是进行k-means算法，对数据集（这里使用二维数组来表示数据集，行数为数据总数，列数为数据维度）进行N维聚
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2023-12-31 13:23:46
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第一次写博客，随便写写。关于K-Means介绍很多，还不清楚可以查一些相关资料。个人对其实现步骤简单总结为4步:1.选出k值,随机出k个起始质心点。 2.分别计算每个点和k个起始质点之间的距离,就近归类。 3.最终中心点集可以划分为k类,分别计算每类中新的中心点。 4.重复2,3步骤对所有点进行归类,如果当所有分类的质心点
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2023-09-06 17:57:01
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聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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# 聚水潭JAVA：构建高效的电商管理系统
随着电子商务的迅猛发展，企业对管理系统的需求越来越高。聚水潭作为一个电子商务管理系统，利用Java技术实现了远程管理库存、订单和客户信息等功能。本文将介绍聚水潭JAVA的基本原理及实现流程，并提供一个示例代码，帮助大家理解其中的关键概念。
## 1. 系统架构
聚水潭JAVA系统的架构主要分为三个层次：表示层、业务逻辑层和数据访问层。这样的架构使得
### 内聚Java实现流程
```mermaid
graph LR
A(定义一个类)-->B(定义类的属性和方法)
B-->C(实现类的内部逻辑)
C-->D(提供对外接口)
```
上面是实现"内聚Java"的流程图，下面我将详细解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
#### 步骤一：定义一个类
首先，你需要定义一个类，用来实现特定的功能或承担特定的职责。
```java
原创
2023-08-16 15:54:03
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# 理解聚水潭Java实现的流程
在使用Java实现“聚水潭”的过程中，尽管每个人的理解和实现方法可能会有所不同，但以下是一个通用的步骤流程图，以及每一步的详细说明和相关代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|--------------|--------------------------
1、K-Means算法java实现：public class BasicKMeans {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 100, 150, 200, 1000 };
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2023-06-13 22:20:09
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聚类的意思很明确，物以类聚，把类似的事物放在一起。 聚类算法是web智能中很重要的一步，可运用在社交，新闻，电商等各种应用中，我打算专门开个分类讲解聚类各种算法的java版实现。 首先介绍kmeans算法。 kmeans算法的速度很快，性能良好，几乎是应用最广泛的，它需要先指定聚类的个数k，然后根据k值来自动分出k个类别集合。 举个例子，某某教练在得到全队的数据后，想把这些球员自动分成不
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2023-10-05 12:34:22
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## Java 聚类实现流程
### 1. 理解聚类分析
在开始实现Java聚类之前，首先要理解聚类分析的概念和目的。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点组合到同一类别或簇中。聚类分析可以帮助我们理解数据集中的内在结构，发现相似的数据点并进行数据分组。
### 2. 聚类算法选择
接下来，我们需要选择合适的聚类算法。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。不
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2023-11-10 08:00:25
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