在正经的笔试题中，排序算法基本不会出现，出现的时候也会作为解题环节的一个小部分。不过，在面试中可能会遇到，毕竟作为数据分析师，难点的可能考你手推公式，简单的可能就说：“来，那你写个快排吧。”来，那我就奉上我之前使用的部分排序算法的python实现吧，毕竟我是正经算法coding基本撕不出来的人，只能在这种简单算法上使点劲了。01 冒泡排序时间复杂度：O(n^2)算法描述：比较相邻的元素，如果第一个
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2024-04-22 20:52:12
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十大基本排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。这里使用python实现这十大排序算法。一、冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如
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2024-08-09 18:10:57
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1、选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
#找到最小的元素
def FindSmall(list):
min=list[0]
for i in ran
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2023-09-19 21:34:05
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K-最近邻分类方法（KNN，k-nearest-neighbor classifier)是一种惰性学习法，所谓惰性就是KNN不像一些算法(比如SVM)一样在接收待分类数据前就已经根据训练数据构造好了分类模型，而是会在接受到训练数据后，只是对训练数据进行简单的存储，并不构造分类模型，在接受到待分类数据时，KNN通过计算待分类数据X与所有训练数据之间的距离，选择前K个距离X最近的数据，并将这K个距离最
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2024-05-07 15:42:45
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怎么用matlab仿真啊以下文字资料是由小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！1、首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境(需要一点时间)，如下图所示：2、打开Simulink后，主界面如下所示：3、点击Simulink界面中的File/New/Model,如下图所示建立并保存模型文件：4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model
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2024-05-25 23:02:17
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PCA基本流程：1、训练集矩阵算协方差矩阵A;2、算协方差矩阵特征值与特征向量;3、按特征值的大小排列特征矩阵，得B，对应的特征值（按从大到小排列）组成向量a;4、A*B得到去关联的新矩阵C，A与C的对应位置物理意义相同（指样本维度和样本数），但是去掉了关联，并且按特征贡献度大小排列;5、选贡献度百分比或降维后的维度。例如百分之90，则是取满足sum（a(1:n)）/sum(a)>90%的最
文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
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2023-11-10 13:23:58
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背景知识 自适应滤波的4种不同应用是：预测、辨识、反建模和干扰抵消 LMS算法(最小均方误差算法)是自适应滤波算法的一种，主要干的事情是：基于最小均方误差准则，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差最小。 LMS算法简单有效，计算量小，鲁棒性好，易于实现。 代码 LMS.m 代码来自这本书1
原创
2021-06-03 11:01:26
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1.数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取出数据中蕴含的商业价值。2.Anaconda是一个集成python数据类库的python版本3.当python代码中带有中文时，需要指定编码：# -*- coding:utf-8 -*-4.python数据挖掘相关扩展库（可用pip或者apt-get安装，例如：sudo pip insta
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2024-06-05 07:18:56
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介绍Python是一种高级、通用、直译式编程语言。在数据科学和机器学习领域，它已成为首选语言之一。它有很多强大的库和框架，可以帮助数据分析师、科学家和工程师处理大量数据。Python关联分析算法就是其中之一。Python关联分析算法可以帮助我们在数据集中找到有趣的关联或规律。广泛应用于市场和商业领域，例如零售业中的购物篮分析以及互联网推荐系统中的协同过滤。Python的关联分析算法是一种非常强大的
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2023-09-21 00:02:17
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遗传算法简单介绍与MATLAB实现（二）引入题目一上一篇文章中我们简单的介绍了一了一下遗传算法，其中提到了多元函数f=f(x,y)，所以在这里我们就定义一个二元函数，作为第一个练手的程序。我们在这里令 z=sinx+cosy+0.1(x+y)通过使用MATLAB作图可以看到下图可以看出这是一个存在很多区域极大值，有很多“坑”。这正是遗传算法的缺陷之一——求出来的最优解可能并不是全局最优解而是局部最
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2023-12-29 21:54:19
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用python中什么算法做关联分析
在过去的几年里，随着数据的快速增长，关联分析成为了数据科学和商业智能领域的重要课题。关联分析旨在从大数据集中发现隐藏的模式和关系。2015年，随着大数据技术的普及，各企业逐渐意识到通过数据挖掘来提升竞争力的重要性。以下是一些关键的里程碑：
1. **2015年**：大数据技术进入主流，企业开始利用复杂的数据分析技术。
2. **2017年**：深度学习和机器
参考资料《精通MATLAB最优化计算（第二版）》编程工具Matlab 2019a目录 石中居士：最优化计算与Matlab实现——目录zhuanlan.zhihu.com
遗传算法遗传算法（也称为遗传优化算法）本质上是一种进化算法，它在很多领域都有广泛的应用，例如生产调度问题、自动控制、机器人学、图像处理和机器学习等。遗传算法基于自然选择的生物进化，是一种模仿生物进
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2024-02-04 11:13:17
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一、实验目的 1．学习分段卷积的概念及其应用。 2．掌握如何来实现分段卷积。二、实验原理及方法 在某些场合下，可能要求将一个有限长度的序列与一个长度不定或相当长的序列进行线性卷积，若将整个序列存储起来再作大点数的运算，不但运算量大，而且往往时延也不允许并且在实际应用中，往往要求实时处理。在这些情况下，就要将长序列分段，每一段分别与 短序列进行卷积，即分段卷积。有两种方法：重叠相加法和重叠保留法。
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2024-07-02 22:21:57
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实验一图像的滤波处理一、实验目的使用MATLAB处理图像，掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用，对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较，体会不同大小的掩模对图像细节的影响。二、实验内容n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理。观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。 三、实验原理1、均值滤波器（平滑线性滤波器）：其响应是包含
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2024-01-17 20:31:22
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1、二维有序数组中查找一个数在n*m数组中，每行递增，每列递增，设计代码，查找数组中是否有目标数如矩阵
l=[
[1,4,7,11],
[2,5,8,12],
[3,6,10,16]
]
给定目标数9，返回false;给定目标数10，返回true。思路：
从左下角或者右下角开始，从第一行开始，如对右上角的数字和目标进行对比，如果右上角比目标小，代表第一行都没有数字，可以从下一行开始；如果右上角数组
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2023-07-02 11:46:52
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用matlab对两种算法进行比较
原创
2022-12-06 11:19:01
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# 嵌入式端算法：Python vs MATLAB
在现代的科技工程中，嵌入式系统的应用越来越广泛，算法调试和实现是其核心任务之一。在选择用于嵌入式端算法开发的编程语言时，Python和MATLAB是两个常见的选择。本文将探讨这两者的优缺点，并通过实例代码进行比较，帮助大家做出决策。
## 1. Python与MATLAB概述
### 1.1 Python
Python是一种高级编程语言，以
题目：针对2007年我国31个省、市、自治区和直辖市的农村居民家庭平均每人全年消费性支出的8个主要变量数据，进行了多项数值分析。主要包括绘制8个主要变量对应不同地区变化的直方图和曲线图，并进行描述分析；同时利用K均值聚类和模糊C均值聚类方法对31个不同地区进行聚类分析并比较不同；从协方差矩阵出发进行主成分分析，并对相应的主成分进行解释。 目录解题流程介绍绘制直方图与曲线图两种聚类方法的实现K均值聚
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2023-08-25 21:42:19
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图像处理的MATLAB实现实验一 空域图像增强图像处理的MATLAB实现实验一 空域图像增强一、实验目的(1)掌握基本的空域图像增强方法，观察图像增强的效果，加深理解；(2)了解空域平滑模板的特性及其对不同噪声的影响；(3)了解空域锐化模板的特性及其对边缘的影响。二、实验内容(1)直方图处理：直方图均衡(2)空域平滑：均值滤波、中值滤波；实验要求(1)用matlab语言进行仿真实验；(2)递交实验
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2024-08-12 22:49:00
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