package com.sb.service.impl; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; import com.sb.entity.SG_GROUPINDEX; import com.sb.entity.SG_PIPEPOINT; //聚合类 不同的地图级别聚合的距离不一样,每一个
5113: Starry Night 时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS 内存限制:65536KByte总提交: 3 测试通过:3 描述 High up in the night sky, the shining stars appear in clusters of various shapes. A cluster is a non-empty group of neighbouring sta
上篇博客介绍的层次聚类,尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。 优化算法 BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法):聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息,通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类,聚类特征树其实是一个具有两
大致题意就是给出 N个人的兴趣爱好,如果A与B有相同的爱好H1,那么A与B是朋友,如果B与C有相同的爱好H2,那么B与C是朋友,进一步有A与C是朋友。 输入样例分析: 8 //表示有8个人 3: 2 7 10 //表示人物 1有3个爱好,分别是2 7 10 1: 4 //表示人物 2有1个爱好,分别是4 2: 5 3 1: 4 1: 3
Clustering AnalysisK-meanssome basic wordsStepsSSEK-means++StepsShowSoft clustering (FCM)StepsElbow methodSilhouette plots 轮廓Stepshierarchical clusteringStepsdendrogram with heatmapsklearnDBSCANsteps K-means some basic words centroid:质心 medoid:most
一、聚类(无监督)的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、层次聚类 层次聚类算法实际上分为两类:自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类,然后依次合并(或聚集)类,直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一
增量式分级判别回归树(IHDR)|翻译与笔记 为什么翻译这篇发表于2007年的老论文呢?主要有以下四方面原因: (1)这篇论文较清晰地给出增量式学习的概念。 (2)论文有一定的理论与应用方面的价值。 (3)论文的作者仍处于活跃状态,阅读前面的工作有助于理解最新的工作。 (4)经过一轮改换,感觉亲
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6454 聚类方法用于识别从营销,生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。它们是不同类型的聚类方法,包括: 划分方法 分层聚类 模糊聚类 基于密度的聚类 基于模型的聚类 数据准备 演示数据集:名为USArrest的内置R数据集 删
K-means聚类算法 简介 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个
一、YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一个高效的目标检测算法,属于One-Stage大家族,针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点,YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和boun
When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in common. You are supposed to find all the c
8.最佳电影聚类分析 将使用电影简介作为原始数据,将总共 100 部流行电影进行聚类分析。IMDb 也称为互联网电影数据库(www.imdb.com),是一个在线的数据库,它提供有关电影、电子游戏和电视节目的大量详细信息。它聚集了电影和电视节目的评论以及简介,并有几个精选影片清单。原始数据地址 h
在进行聚类分析时,机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练,然而,根据不同的问题,需要寻找不同的超参数,即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一:clf.inertia_是一种聚类评估指标,我常见有人用这个。说一下他的缺
Jupyter Notebook Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。 ##安装 Anaconda环境安装了Jupyter Notebook ##启动 Anaconda-
1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法。 2.原理:先随机选择K个质心,根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中,然后根据簇中的样本更新质心,再次计算距离重新分配簇,直到质心不再发生变化,迭代结束。 3.簇内平方和Inertia:采用欧几里得距离,则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和。
专有名词geographic 地理radius 半径范围; 半径(距离); 用半径度量的圆形面积 redis GEO实现 redis GEO实现主要包含了以下两项技术: 1、使用geohash保存地理位置的坐标。2、使用有序集合(sort set)保存地理位置的集合。(重点:基于sort set存储) redis GEO 方法列表 geoadd 含义:
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as ds import matplotlib.colors #造数据 N=800 centers=4 # 生成2000个(默认)2维样本点集合,中心点5个 data,y=ds.make_blobs(N,centers=centers,random_state=0) #
When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in common. You are supposed to find all the c
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster from matplotlib import pyplot as plt def hierarchy_cluster(data, method='average', threshold=5.0): '''层次聚类 Arg