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. *
KMP算法思想及其代码实现概念解释： KMP也是一种模式匹配算法，简单来说就是将子串与主串去匹配，查找子串是否存在与主串中。之前分析过得BF算法，虽然它也是一种简单常用的模式匹配算法，但我们可以发现，在BF算法中主串的每一个字符都要和子串第一位进行匹配，时间复杂度是O（m*n）,有很多重复的步骤，所以KMP算法算是简化了BF的步骤，利用之前判断过得信息，通过一个next数组，保存模式串中前后最长公
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2023-11-09 11:13:12
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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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KMP是由 D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt提出的，用来在长字符串中找子串的算法。在不理解KMP的情况下，光看代码有点一头雾水，弄明白之后发现其实挺简单的，所以记录一下给自己加深理解。KMP算法主要分两步：第一步要计算样本字符串里每个字符前面重复字符串的长度信息，将该信息记录到一个与样本字符串一一对应的表里；第二步将被匹配的源字符串与样本字符串进行一对一匹配，当源字
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2023-11-23 23:19:13
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1.K-means算法简述以及代码原型数据挖掘中一个重要算法是K-means，我这里就不做详细介绍。如果感兴趣的话可以移步陈皓的博客： 讲得很好 总的来讲，k-means聚类需要以下几个步骤： ①.初始化数据  
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2023-11-09 05:50:04
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在软件开发中，解决复杂问题的算法不可或缺，其中“Java KM算法”就是一个引人注目的例子。这个算法尤其适用于在大数据环境中寻找最优解。下面我们就来深入探讨一下这个算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论。
### 背景描述
为了更好地理解Java KM算法的背景，我们可以通过以下流程图来明确其基本工作流程：
```mermaid
flowchart TD
A[
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
K-中心点算法是对K-Means均值算法的改进，由于样本数据可能具有很大的极端值对象，这些数据会严重的扭曲数据的分布，而平方误差和的使用可能会更加恶化这一影响。而k-Medoide算法不是选取簇中对象的均值作为质心，而是在每一个簇内选出一个实际的对象来代表该簇，这个对象就称之为簇的中心点。算法实现步骤：1.任意选择k个对象作为k个中心点2.计算每个非中心点的对象到每个中心点之间的距离3.把每一个非
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2024-01-03 22:20:46
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【HDU】2255 奔小康赚大钱1533 Going Home1853 Cyclic Tour3488 Tour3435 A new Graph Game2426 Interesting Housing Problem2853 Assignment3718 Similarity3722 Card G...
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2014-05-26 18:33:00
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From: http://www.cnblogs.com/crazyac/articles/1932808.html引用1：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
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2023-05-23 16:34:37
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两个不错的介绍KM算法的文章：1：http://www.cppblog.com/MatoNo1/archive/2011/07/23/151724.aspx2： 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： 若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图（称做相等子图）有完备匹配，那么这个完备匹
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2012-07-21 19:21:00
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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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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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大白书P248有证明,此处贴出两种复杂度的方案，n^4大白书P350n^3 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 using namespace std; 6 /* KM算法 7 * 复杂度O(nx*nx*ny) 8 * 求最大权匹配 9...
原创
2021-07-28 14:03:40
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TourTime Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 2462Accepted Submission(s): 1222 Problem Desc...
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2015-11-26 22:40:00
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在统计学中，KM曲线（Kaplan-Meier曲线）是用于描述生存数据的非常重要的工具。采用Java实现KM曲线可以在多种项目中提供可视化的生存分析，本文将详细介绍实现KM曲线的过程。
### 背景描述
KM曲线用于研究样本在特定时间段内的生存概率，广泛应用于生物医学、社会科学等领域。在数据分析中，对于生存数据进行可视化是一个重要任务，Java作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库可以实现这一
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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KMP算法1.普通比较算法首先我们先来了解普通的比较算法 从左到右一个一个匹配，先从第一位比较，能完全匹配则返回匹配位置，反之子串向右移动一位，继续匹配，直到匹配主串结束。 如下图： 根据以上可以得到以下代码（暴力匹配，逻辑简单）：/**
* 暴力破解法
* @param ts 主串
* @param ps 模式串
* @return 如果找到，返回在主串中第一个字符出现的下标，否则为-1
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2024-01-08 12:49:35
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啦啦啦！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：* 若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,
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2023-10-28 12:22:28
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