文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

高级聚类

首先解释一下什么是聚类，从统计学的观点来看，聚类就是给定一个包含N个数据点的数据集和一个距离度量函数F（例如计算簇内每两个数据点之间的平均距离的函数），要求将这个数据集划分为K个簇（或者不给出数量K，由算法自动发现最佳的簇数量...，直到root 计算节点之间的距离函数有多种选择，常见的有欧几里得距离函数和曼哈顿距离函数，具体公式如下： ?...，不需要将第(M+1)/2个关键字移到上一层节点中去，而是之间分裂成两个BTNode，再在上层中对应的BTNode中加个关键字。...，叶节点和非叶节点相同 //相当于B-树的介数 const int M = 5; //新的一条记录和CF的最近距离 const double minDis = 5; //每个簇的记录的最小数，如果小于这个数就做一场数据处理...CF的距离 d = 1000000; //把每条记录当做一个CF讨论 cft = createCF(data); //cfp保存最近的CF,bt保存最近的BTree d = getMinCF

2.1K80
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    100天机器学习实践之第7天

    KNN是非参数的（它不对底层数据分布做出任何假设），基于实例（我们的算法不会明确建立学习模型，相反，它选择记住训练实例）并使用在监督学习环境中。 KNN如何工作？...这个方法有三个因素很关键：已经分好类的训练集，每条单个记录之间的距离，以及K值即最近邻居数量。 ?...KNN工作原理 做出预测 要为一个没有标签的对象分类，首先计算这个对象与已经分类对象之间的距离，标识离它最近的K个邻居，最近的邻居中的主要分类将作为这个对象的分类。...对于输入的实数变量，最常用的距离计算方法是欧几里德几何距离。 ? KNN预测 距离 欧几里德距离计算为新点与现有点之间的平方差之和的平方根。...其他常用距离计算方法还包括： Hamming 距离 Manhattan 距离 Minkowski 距离 ? 欧几里德距离 K值 找到K值并不容易，K值过小噪声对结果干扰较大，K值过大计算成本较高。

    39240

    再免费多看一章--k-means++

    第一次从X中随机取一条记录xi，当做聚类的第一个中心点。 然后重复以下步骤： 对每条记录，计算其与最近的一个中点之间的距离D(xn)并保存到一个数据组里，计算距离公式有很多，欧式距离，曼哈顿距离等。...对计算得到的距离加和 Sum(D(x)) 然后再用D(x)里的各条记录分别除以距离加和值 D(xn)/Sum(D(x)) [D(x1)/Sum(D(x)), D(x2)/Sum(D(x)),...接着计算累加和 [P(x1), P(x1) + P(x2), P(x1) + P(x2) + P(x3), P(x1) + P(x2) + P(x3) + P(x4), P(x1...从该数组中随机取一条记录，用它的下标在记录X中取值 当做下一个聚类中心点。...当聚类中心点初始完毕之后接下来就是使用k-means算法，聚拢各类: 计算所有点和各个中心点之间的距离，取离自己最近的中心点归为那个聚类。

    63870

    智能运维常见时序数据异常点检测技术

    基于邻近度的异常点检测 马氏距离 对于一个多维数据集 ，假设至是均值向量，那么对于数据集 中的其他对象 ，从 到数据均值（质心）的 Mahalanobis 距离（马氏距离）为： 其中，...基于密度的异常点检测 从基于密度的观点来说，异常点是低密度区域中的对象。 定义密度的方法有以下三种。 逆距离 一个对象的密度为该对象周围k个最近邻的平均距离的倒数。...iTree 是一种随机二 叉树，每个节点要么有两个子节点（称为左子树和右子树），要么没有子节点（称为叶子节点）。...根据 A对每条记录进行分类，把 A 小于 value 的记录放在左子树上，把大于或等于 value 的记录放在右子树上。...预测的过程就是把测试记录从 iTree 根结点开始搜索，确定测试记录落在哪个叶子节点上。 iTree 能检测异常的假设是：异常点一般都是非常稀有的，在 iTree 中很快会被分到叶子节点上。

    1.4K10

    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的： 在DataFrames和Series的混合操作中，Series的行为（和广播）就像一个行-向量，并相应地被对齐： 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...，你必须使用方法而不是运算符，你可以看到如下： 由于这个有问题的决定，每当你需要在DataFrame和类似列的Series之间进行混合操作时，你必须在文档中查找它（或记住它）： add, sub,...1:n关系joins 这是数据库设计中最广泛使用的关系，表A的一条记录（例如 "State"）可以与表B的几条记录（例如 "City"）相连，但是表B的每条记录只能与表A的一条记录相连（等于一个City...就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。 自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。

    44420

    图算法之bfs、dfs、prim、Dijkstra

    概述 在图算法中经常要执行遍历每个顶点和每条边的操作，即图搜索。...图 图的定义 图G是由顶点的有穷集合，以及顶点之间的关系组成，顶点的集合记为V，顶点之间的关系构成边的集合E，G=(V,E). 　　...如果给图的每条边规定一个方向，那么得到的图称为有向图，其边也称为有向边。在有向图中，与一个节点相关联的边有出边和入边之分，而与一个有向边关联的两个点也有始点和终点之分。...顶点A、B、E和F通过单条边与D相连。A是距离D最近的顶点，因此将A及对应边AD以高亮表示。 ? 3）下一个顶点为距离D或A最近的顶点。B距D为9，距A为7，E为15，F为6。...此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

    2.9K61

    最短路算法实现与分析：Dijkstra算法，Floyed，Bellman-Ford, SPFA算法；

    最短路算法：最短路径算法是图论研究中，一个经典算法问题；旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 确定起点的最短路径问题：已知起始点，求最短路径问题。...，从s0开始，选择未访问过v[i]的离s0最近的一个点i，也就是最小的d[i]；然后将i作为中间点，更新经过i,可以到达的点的最短路距离，继续贪心寻找未访问过的最近的一个点，经过n次贪心，所有的点访问完毕...k]； 将k作为中间点，更新起点s0,到经过k到其他点v的d[v]; 可更新路径追踪数组，记录当前最短路来自哪一节点 from[v] = k; Prim算法和贪心算法之间的区别： Prim算法：更新的是未标记集合到已标记集合之间的距离...； Dijkstra算法：更新的是源点到未标记集合之间的距离； Dijkstra 算法可以使用堆进行优化：堆优化，Dijkstra算法的核心是，先找到最小距离，然后在更新；在不优化的时候，我们是通过循环来找到最小距离的...因此，可以按照距离根s的层次，逐层生成达到每个点的最短路（松弛操作）；所以整个过程，就是创建最短路树的过程；需要一个辅助数组d[n]和v[n]来记录最短路距离和跟踪寻迹；从边的角度来考虑，每次迭代要遍历每条边

    1.5K20

    数据结构 第15讲 一场说走就走的旅行——最短路径

    图2-8　一场说走就走的旅行 2.5.1　问题分析 根据题目描述可知，这是一个求单源最短路径的问题。给定有向带权图G =（V，Ｅ），其中每条边的权是非负实数。此外，给定V中的一个顶点，称为源点。...集合V−S中所包含的顶点到源点的最短路径的长度待定，称从源点出发只经过S中的点到达V−S中的点的路径为特殊路径，并用数组dist[]记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。...m：城市间路线的条数。map[][]：地图对应的带权邻接矩阵。dist[]：记录源点u到某顶点的最短路径长度。p[]：记录源点到某顶点的最短路径上的该顶点的前一个顶点（前驱）。...flag[j] && dist[j] < temp) { t=j; //记录距离源点u最近的顶点 temp=dist[j]; }...} 算法实现和测试 （1）运行环境 Code::Blocks （2）输入 请输入城市的个数： 5 请输入城市之间的路线的个数： 7 请输入城市之间的路线以及距离： 1 2 2 1 3 3 2

    1.8K10

    操作系统之设备管理

    __设备控制器__是计算机中的一个实体，其主要职责是控制一个或多个I/O设备，以实现I/O设备和计算机之间的数据交换，它是CPU与I/O设备之间的接口，它接收从CPU发来的命令，并去控制I/O设备工作，...设备分配 多道程序系统中，设备不允许用户直接使用，而是由操作系统统一调度和控制。设备分配功能是设备管理的基本任务。设备分配程序按照一定的策略，为申请设备的用户程序分配设备，记录设备的使用情况。...磁盘调度 磁盘设备包括一个或多个物理盘片，每个盘片分一个或两个存储面，每个磁盘面被组织成若干个同心环，这种环称为磁道，各磁道之间留有必要的缝隙。...该算法不仅考虑到欲访问的磁盘与当前磁道之间的距离，更优先考虑的是磁头当前的移动方向。...例如，当磁头正在自里向外移动时，SCAN算法所考虑的下一个访问对象，应是其欲访问的磁道既在当前磁道之外，又是距离最近的。其类似电梯的运行，也称为电梯调度算法。

    79720

    一款可以像操作Excel一样玩Pandas的可视化神器来了！

    小编最近在逛GitHub的时候，发现了一款神器，一款神器分析Pandas DataFrames的图形化界面，可以帮助我们对数据集进行可视化的处理，非常不错！...数据编辑和复制/粘贴 拖放导入CSV文件 搜索工具栏 03 使用方式 启动PandasGUI的方式，代码也十分简单,只需要导入相关库，获取DataFrames数据并显示就好了。...Statistics统计菜单栏 显示了数据各个变量之间的统计结果，包含了每个变量的数据类型，总数，平均值，最大值，最小值等。...它包含了DataFrames的基本属性，实际上代表了DataFrames的两个方法，df.melt(),df.pivot()，以图像化的形式进行了展现。...这里以pivot进行展示：pivot()参数：values：对应的二维NumPy值数组。columns：列索引：列名称。index：行的索引：行号或行名。

    1.3K20

    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（21）——分类之KNN

    训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,......K近邻分类方法通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类元组就属于哪个类别。...在图2a中，数据点的1-最近邻是一个负例，因此该点被指派到负类。如果最近邻是三个，如图2c所示，其中包括两个正例和一个负例，根据多数表决方案，该点被指派到正类。...do 3： 计算z和每个样例 ? 之间的距离 ? 4： 选择离z最近的K个训练样例的集合 ? 5： ?...，算法计算它和所有训练样例 ? 之间的距离（或相似度），以确定其最近邻列表 ? 。如果训练样例的数目很大，那么这种计算的开销就会很大。

    1K30

    最短路径dijkstra，floyd

    最短路径分为两类，单元最短路径和多源最短路径。 单源最短路径 给定一个带权有向图G=（V,E），其中每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。...之前的图的遍历和应用中，dfs用了很多，那么现在完全就是类比的概念了，在求两个顶点u，v的路径长度的时候，我们给dfs加了两个形参终点v和长度的d，那么这个bfs的算法也是类是的，不过我们得需要一个数组存储每个顶点到原点的距离...Dijkstra算法的解题思想 将图G中所有的顶点V分成两个顶点集合S和T。以v为源点已经确定了最短路径的终点并入S集合中，S初始时只含顶点v,T则是尚未确定到源点v最短路径的顶点集合。...采用松弛技术（松弛操作），对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。...所有两点之间的距离是边的权，如果两点之间没有边相连，则权为无穷大。 2，对于每一对顶点 u 和 v，看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比已知的路径更短。如果是更新它。

    63520

    数据结构与算法——最小生成树

    例如：在 n 个城市之间铺设光缆，以保证这 n 个城市中的任意两个城市之间都可以通信。由于铺设光缆的价格很高，且各个城市之间的距离不同，这就使得在各个城市之间铺设光缆的价格不同。...  （3）不断计算已处理的顶点集合U和未处理的顶点的距离，每次选出距离最短的顶点标为已处理，同时记录最短距离的边，直至所有顶点都处理完。   ...选择距离最短的边（A，C），将C标记，并将C添加至集合U中。 （3）集合U中顶点为A和C。与顶点A邻接的有B、C，对应距离为6、3。与C邻接的顶点有B、F、E，对应的距离为4、7、8。...在每一步中，会连接每一棵子树与另一棵子树的最短边，再将所有这样的边都增加到最小生成树中。 5.1 算法流程   （1）用定点数组记录每个子树（一开始是单个定点）的最近邻接顶点。   ...A最近为C，B最近为D，C最近为A，D最近为B，E最近为B，F最近为E，标记各个最近邻接顶点之间的边，得到2个子树。因此还需要一条边将两个子树连接起来。 img （2）对每一条边进行处理。

    1.6K30

    大数据开发：Kafka日志结构

    在存储结构上分区的每个副本对应一个Log对象，每个Log又划分为多个LogSegment，每个LogSegment包括一个日志文件和两个索引文件，其中两个索引文件分别为偏移量索引文件和时间戳索引文件。...Log对象中维护了一个ConcurrentSkipListMap，底层是一个跳跃表，保存该主题所有分区对应的所有LogSegment。日志文件和索引文件与磁盘上的物理存储文件相对应。...索引条目的offse和position与数据文件中消息的offse和position一一对应的，例如，数据文件中某条消息为offset:8和position:0，若为该条消息创建了索引，索引文件中索引值为...并不是每条消息都对应有索引，kafka采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引，可以通过index.interval.bytes设置索引跨度。...时间戳索引也采用了稀疏存储的方式，索引条目对应的时间戳的值及偏移量与数据文件中相应消息的这两个字段的值相同。同时在记录偏移量索引条目时会判断是否需要同时写时间戳索引。

    49530

    MySQL记录删除后竟能按中间被删除的主键加回去，磁盘空间被重用！——底层揭秘MySQL行格式记录头信息

    记录，3表示Supremum记录 next_record 16 表示本条记录真实数据部分到下一条记录真实数据的距离 从表中所说可以看到，记录头信息一共是40bit就是5个字节 2.记录在页中的存储结构...从上表中可以看出：InnoDB存储引擎会为每条记录都添加 DB_TRX_ID和 DB_ROLL_PTR这两个列，但是 DB_ROW_ID是可选的（在没有自定义主键以及不允许存NULL值的Unique键的情况下才会添加该列...你可能会疑问，为啥要next_record指向记录头信息和真实数据之间的位置呢？指向整条记录的开头位置不好吗？   因为这个位置刚刚好，向左读取就是记录头信息，向右读取就是真实数据。...我们前边还说过变长字段长度列表、NULL值列表中的信息都是逆序存放，这样可以使记录中位置靠前的字段和它们对应的字段长度信息在内存中的距离更近，可能会提高高速缓存的命中率。...我们知道，页中的记录是单链表，页与页之间是双向链表，其实每个数据页的File Header部分有上一页和下一页的编号，所以所有数据页会组成一个双向链表。

    92110

    SuperLine3D：从3D点到3D线

    之后我们收集不同LiDAR扫描点云帧之间的线对应关系，并以端到端的方法联合训练线分割和描述符提取网络。...我们的网络通过消除Sim(3)变换的尺度因子s和使用相对距离来解决这个问题，如： 在上式中，我们搜索点p的k=20个最近点 ，并计算尺度不变的局部特征f（p与其近邻点之间的曼哈顿距离与欧几里得距离之比...在我们的实现中，我们收集每个点的k=20个最近邻点并计算尺度不变特征f。...不同于只需要线段两个端点的几何定义，每条线的描述符应通过其所有所属点传达局部外观，因为观察到的端点可能由于可能的遮挡而在帧之间变化。因此，我们将描述符定义为其所有所属点的平均值。...此外，对于点云对，我们计算匹配损失 和非匹配线之间的损失 。每一个损失项都可以写成如下形式： 其中N是检测到的线数， 代表两条线的所有对。i和j是两个迭代器，分别用于直线和直线上的点。

    26620

    pandas简单应用---近邻分析

    GIS中有个专业术语最邻近分析，属于空间统计或空间分析的范畴。Arcgis中有近邻分析，生成近邻表，计算紧邻点距离等相关功能。...举例如下，有下面两张模拟表： image.png image.png 需求是要计算出每个小区同城市的最近的充电桩。也就是对于表二每行小区，在表一对应相同城市的充电桩里找到最近的一行。...如下图，对于表二中的A城市的9000003小区，从表一同为A城市的充电桩中找到最近的800008充电桩。...regionField,lngField,latField,outPath,mode='near'): global df_points1 global df_points2 #两个表经度...，纬度字，地区字段名称相同 #表2中每条记录计算出离表1相同地区的最近记录 #df_points1为小区表（表一）,df_points2为充电桩表（表二） df_points1=

    88520

    图解机器学习 | KNN算法及其应用

    最近邻算法的缺陷是对噪声数据过于敏感。从图中可以得到，一个圈起来的蓝点和两个圈起来的红点到绿点的距离是相等的，根据最近邻算法，该点的形状无法判断。...K-近邻算法是最近邻算法的一个延伸。 根据K近邻算法，离绿点最近的三个点中有两个是红点，一个是蓝点，红点的样本数量多于蓝点的样本数量，因此绿点的类别被判定为红点。...参数p=1时为曼哈顿距离（又称L1距离或程式区块距离），表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和。...参数p=2时为欧氏距离（又称L2距离或欧几里得度量），是直线距离常见的两点之间或多点之间的距离表示法。 参数p→∞时，就是切比雪夫距离（各坐标数值差的最大值）。...将预计出租房子数据与数据集中每条记录比较计算欧式距离，取出距离最小的5条记录，将其价格取平均值，可以将其看做预计出租房子的市场平均价格。

    1.5K72
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券