最近在重构项目代码, 有个需求是需要声明一个变量, 然后任何import了这个变量的模块, 当这个变量在其它地方更改了值以后, 这个变化都能反映出来, 乍看好像有点麻烦, 其实很简单.就通常的想法来讲, 你用Dict, list或一个类实例都能实现. 因为在使用它们时, 本质上还是一种引用的方式, 而不是像其它变量是值复制, 所以它们的修改或变化是肯定能反映出来的比如tornado的options
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2024-06-27 22:58:36
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# OPTICS in Python: An Introduction
## Introduction
OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) is a popular data clustering algorithm used to identify dense regions in datasets. I
原创
2023-12-30 10:07:14
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上一节写的DBSCAN算法的一个缺点是无法对密度不同的样本集进行很好的聚类，就如下图中所示，是DBSCAN获得的聚类结果，第二个图中紫色的点是异常点，由于黄色的样本集密度小，与另外2个样本集的区别很大，这个时候DBSCAN的缺点就显现出来了。 于是有人提出了另外一个算法叫做Ordering points to identify the clustering structure（OPTICS），这个
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2023-12-16 18:58:37
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# 如何实现Python的Optics算法
Optics算法是一种用于聚类分析的算法，常用于处理数据的密度聚类问题。本文将详细介绍如何在Python中实现Optics算法，包括具体步骤和代码示例。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
| 步骤 | 内容 |
|------|------|
| 1. | 数据准备 |
| 2. | 安装所需的库 |
| 3. | 数据预处理与可视
原创
2024-09-10 06:05:08
169阅读
#脚本作用：回归测试，用最新版本跑出的数据与上一个版本跑出的数据进行对比
#Python 版本：3.7.2，
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
import struct
import time, datetime
from optparse import OptionParser
def Comp
代码算法理论参考：【机器学习】密度聚类算法之OPTICS
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import operator
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.spatial.distance import squareform
# 显示决策图
def plot
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2023-06-21 09:41:03
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# Optics算法在Python中的实现指南
## 一、引言
Optics（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种聚类算法，用于揭示数据点之间的密度关系。相较于其他聚类算法，Optics能够处理噪音，对于不同密度的簇也具有很好的效果。本文将为你详细介绍如何在Python中实现Optics算法，从整体流程、所需库到具体代
Opt是局部搜索local search的方法，而局部搜索算法是在一组可行解的基础上，在当前解的领域内进行局部搜索产生新的可行解的过程。用在TSP和VRP问题中比较多。常见的有2-opt，3-opt，Or-opt，k-opt算法。可以分为2-opt&k-opt、Or-opt、3-opt三类。其中，2-opt是最基本的，用得也最多。K-opt是建立在2-opt基础上的。Or-opt是Or19
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2023-08-17 22:59:33
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Adaptive optics is a technology used in astronomy to improve the performance of optical systems by reducing the effects of atmospheric distortion. This technology has revolutionized the field of astro
原创
2024-03-27 10:12:50
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# OPTICS算法的简介与Java实现
## 引言
OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种用于聚类分析的有序点集识别算法。它在数据挖掘和机器学习领域中被广泛应用，可以帮助我们发现数据中的聚类结构。本文将介绍OPTICS算法的原理和Java实现，帮助读者更好地理解和应用这个算法。
## OPTICS算法原
原创
2023-08-25 14:36:45
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下面我们尝试来写一个斐波纳契数列。 实例如下：#!/usr/bin/python3
# Fibonacci series: 斐波纳契数列
# 两个元素的总和确定了下一个数
a, b = 0, 1
while b < 10:
print(b)
a, b = b, a+b 执行以上程序，输出结果为：1
1
2
3
5
8 这个例子介绍了几个新特征。 第一行包含了一个复合赋值：
OPTICS聚类算法原理基础OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法，全称是Ordering points to identify the clustering structure，目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类，其思想和DBSCAN非常类似，但是和DBSCAN不同的是，OPTICS算法可以获得不同密度的聚类，直接说就是经过OPTICS算法的处理，理论上可以获得任意密度的聚类。因为OPT
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2023-10-12 14:54:28
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近期需要用到关键点检测和姿态估计的相关算法，进行了一下调研，着重记录一下openpose算法的一些要点； 关于openpose算法论文：https://arxiv.org/abs/1812.08008 有一篇写的非常好的博客记录了一些关键点，有兴趣的可以去参考。以下记录几个点：算法流程： 网络结构在经过VGG19网络的前10层得到特征图F，作为后续的输入，在stage1中，有两个分支，分支1负责预
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2023-12-14 18:47:34
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# Java中的Optics聚类算法概述
Optics（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，能够有效处理不同形状和大小的聚类。与传统的K-Means算法不同，Optics不需要事先指定聚类的数量，适用于大规模数据集。本文将介绍Optics算法的基本原理，并通过Java示例代码来演示其实现过程。
##
K-Means(K均值)是聚类最常用的方法之一，基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。数据来源业务部门，这些数据是关于客户的，苦于没有分析入手点希望数据部门通过对这些数据的分析，给业务部门一些启示，或者提供数据后续分析或者业务思考的建议。基于以上的场景的描述和需求，由于业务部门可以自己做一些描述性的统计分析，以及此次数据属于探索性数据分析，没有之前的参考案例。故考虑对客户进行聚类
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2024-08-04 10:23:17
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DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感，不同的参数取值会产生不同的聚类效果。为了降低参数设置对聚类结果造成的不稳定性，在DBSCAN算法的基础上，提出了OPTICS算法，全称如下Ordering Points to identify the clustering structure通过对样本点排序来识别聚类结构，为了搞清楚该算法，首先要理解以下两个基本概
原创
2022-06-21 09:43:50
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OPTICS算法与DBSCAN算法有许多相似之处，可以认为是DBSCAN算法将eps要求从一个值放宽到一个值范围的推广。OPTICS与DBSCAN的关键区别在于OPTICS算法建立了一个可达性图，它为每个样本分配了一个reachability_(可达性距离)和一个簇ordering_属性内的点(spot);这两个属性是在模型拟合时分配的，用于确定簇的成员关系。如果运行OPT
原创
2022-11-02 09:42:28
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# Optics聚类在Java中的实现
## 什么是Optics聚类？
Optics（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，适用于发现具有不同密度和形状的数据集。与传统的聚类算法（如K-Means）不同，Optics不需要预先指定聚类的数量，且对噪声点和边界点具有较强的鲁棒性。
Optics的主要思
聚类算法的目的就是将相似的数据对象划分为一类或者簇，使得在同一个簇内的数据对象尽可能相似，不同簇中的数据对象尽可能不相似。 常见的聚类方法有如下几种： 1.划分聚类（KMeans）； 2.层次聚类； 3.密度聚类（DBSCAN）； 4.模型聚类； 5.谱聚类1.层次聚类 层次聚类主要有两种类型：合并的层次聚类和分裂的层次聚类。前者是一种自底向上的层次聚类算法，从最底层开始，每一次
照片来源于 Nigel Tadyanehondo TRPO 算法 (Trust Region Policy Optimization)和PPO 算法 (Proximal Policy Optimization)都属于MM(Minorize - Maximizatio)算法。接下来，阿里云信息服务 将为大家介绍基础的MM算法，并且通过几个步骤推导出TRPO和PPO的目标函数。本文之中，将会展
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2023-12-08 09:40:53
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