电视剧在前五季其实是忠于原著的，但是到了第七季，夜王突变奥运会标枪选手；原最强谋略家小指头堕落为北境第一大混子；囧雪和姑姑突然被爱情撞了一下腰；维斯特洛大陆上到处都是“任意门”……. ?...Edd和Robb当然不是真主角。 我统计了已出版的五本书的英文原文，检索了所有出现人物的名字（附录2）。...（图片说明：点的大小代表角色的点度，即出现频次；颜色代表walktrap聚类的结果；线的粗细代表联系的紧密程度，颜色与聚类方式一致。聚类问题将在本文第三部分具体讲述。点击看清晰大图！）...（图片说明：对106个所选角色进行中心性（Centrality）计算，然后对计算结果进行标准化处理，得出排名前20的角色名单。点击看清晰大图！）...（ 图片说明：Walktrap算法将106个角色主要分成了5类，modurality为0.38，分别用不同的颜色标出。点击看清晰大图！）
谱聚类和AP聚类是基于图的两种聚类，在这里我介绍AP聚类。...特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该算法算是比较新的，从聚类性能和效率方面都有大幅度的提升。...Affinity Propagation可以翻译为关联传播，它是一种基于数据点之间“消息传递”概念的聚类技术，所以我们称其为基于图的聚类方法。 该算法通过在数据点之间发送消息直到收敛来创建簇。...在计算了其他参与者对的吸引度之后，我们得到了下面的矩阵。 吸引度是用来描述点k适合作为数据点i的聚类中心的程度。...在计算其余部分后，得到以下归属度矩阵。 归属度可以理解为用来描述点i选择点k作为其聚类中心的适合程度。
本文方法实现了多轮检索中语义连续性与计算效率的协同优化。 图1. 多轮组合图像检索样例展示 数据集和评测基准 本文的数据主要来源于两个渠道：1....图3. 多轮聚合-迭代模型方法框架图 模块1：多模态语义聚合（BSA） 在第 n 轮，首先对修改文本进行语法分析，判断是否存在回滚操作，判断标准是基于预设模板生成的修改文本。...本方法将上一轮的学习到的 与当前轮的 拼接得到 ，优化过程包括以下几个步骤： （1）聚类：基于 k-最近邻的密度峰值聚类算法（DPC-kNN），对 进行聚类，聚类操作可表示如下 其中 表示第 i 个聚类...， 为第 i 个聚类的质心。...在FashionMT数据集上的检索结果可视化 图4表明， MAI通过利用TSA和CCL高效聚合图像-描述文本的语义，能够有效处理细粒度需求，使其对“绉布”和“复古设计”等领域特定术语具有识别能力。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果...；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析...2、本技术的核心创新点有以下几个方面： ① 路径解析与数据检索：通过对数据查询路径进行解析，获取目标任务数据，并提取数据索引信息。这一步骤有助于理解查询的上下文，为后续的特征提取提供基础。...这些特征信息被编码成特征信息向量，为后续聚类提供输入。 ③ 特征聚类与距离分布图：将特征信息向量输入预置的聚类模型，得到目标聚类结果。根据聚类结果计算目标距离数据集合，构建距离数据离散分布图。...6、未来发展方向：未来可以进一步优化特征设计和聚类模型，提高其对不同数据结构和查询模式的适应性。
这个量可以为二值网络(使用二值网络下定义聚类和路径长度的)或加权网络(使用聚类和路径长度的加权定义)计算。如果网络的小世界倾向为0.4 聚类系数和路径长度都接近完全连通图的最大聚类和最小路径长度；因此60%密集的大脑网络的聚类和路径长度将非常类似于60%随机网络的聚类和路径长度。...在图6中直接比较了小鼠和猕猴连接体的二值和加权图的结果。与二值分析的结果相比，对于加权图分析，小鼠和猕猴网络都增加了聚类，对于猕猴，小世界属性σ增加了。...边的权重在加权小世界中的角色 为什么加权图分析比二值图分析更能为非随机聚类提供有力证据？最强加权的连接通常跨越皮质区域之间最短的物理距离。基于我们对布线成本会约束对大脑组织的重要性的了解，这并不奇怪。...强连接性权重表明有大量轴突投射，一个大带宽束，甚至可能为肉眼可见的白质束。短距离连接不仅是强加权的，而且是拓扑聚类的。因此，两个皮质网络中最强的权重定义了一个拓扑上分离和解剖空间定位的组织。
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。...详细介绍链接 K-MeansK-Means算法是聚类算法，k在在这里指的是分类的类型数，所以在开始设定的时候非常关键，算法的原理是首先假定k个分类点，然后根据欧式距离计算分类，然后去同分类的均值作为新的聚簇中心...gSpan算法用到了DFS编码，和Edge五元组，最右路径子图扩展等概念，算法比较的抽象和复杂。详细介绍链接 4.Others目录下的算法： GA遗传算法。...将走迷宫中的搜索出口路径的问题转化为遗传算法中的问题通过构造针对此特定问题的适值函数，基因移动方向的定位，巧的进行问题的求解。详细介绍链接 CABDDCC基于连通图的分裂聚类算法。...也是属于层次聚类算法主要分为2个阶段，第一阶段构造连通图。第二个阶段是分裂连通图，最终形成聚类结果。详细介绍链接 Chameleon两阶段聚类算法。
下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等） 检索库...sift检索结果： ? ? ? ? cnn检索结果： 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ?...# #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征 # #### 4、计算待检索图像的最近邻图像...raise ValueError('输入不合法') des_matrix=des_matrix[1:,:] # the des matrix of sift # 计算聚类中心...，找出最像的几个 img:待检索的图像 img_dataset:图像数据库 matrix num_close:显示最近邻的图像数目 centures:聚类中心 img_paths
AI科技评论按：近日，《最强大脑》第四季落下帷幕，凭借在人脸识别和图像检索方面的出色表现，百度人工智能机器人小度荣获“脑王” 称号。...随后林元庆还介绍了百度将在人工智能方面着重发力的方向及下一步的计划，AI科技评论总结如下： 将图像识别技术做到极致 完善声纹识别技术 视频的分析：像素级别的图像分割 医疗图像分析 开放深度学习平台 产学研融合共建七大平台...就像以图搜图差不多，因为以图搜图的图像质量相对来说还是不错的，另外它是整张图片去搜，而最强大脑节目组希望看看现在我们的技术极限到底在哪，就将照片做了老化、破损处理，所以这就比现在百度的以图搜图在技术实现上还要难...后来在2016年的百度云计算大会前，我们对它的数据和算法都进行了很大的迭代，错误率从8%降低到了2.3%，那已经是非常大的提高了。现在的错误率已经低于1%了。...百度在 AI 领域的布局 百度现在在很多人工智能领域同时在发力，百度人工智能的核心就是百度大脑，它有四大类的应用： 语音 图像 自然语言处理 用户画像 下面这张图可以更加形象的说明百度在人工智能上的布局
文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。...结合人工智能研究领域中的自然语言理解和计算机语言学，从数据挖掘中派生了两类新兴的数据挖掘研究领域：网络挖掘和文本挖掘。 ...◆ 文档分类 分类和聚类的区别在于：分类是基于已有的分类体系表的，而聚类则没有分类表，只是基于文档之间的相似度。 ...另外，用户在检索时往往能得到成千上万篇文档，这让他们在决定哪些是与自己需求相关时会遇到麻烦，如果系统能够将检索结果分门别类地呈现给用户，则显然会减少用户分析检索结果的工作量，这是自动分类的另一个重要应用...并且采用网络分析图的方法将各个关键词之间的联系清楚的展现出来，甚至部分读者能够根据该网络图自己推敲出一些经典的诗句。怎么样？能够分辨出那张图是分析唐诗的，哪张是宋词么？
之前 scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式；在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置...本次介绍一下如何绘制SCI文献中高水平的聚类DotPlot，以及一些调整，美化的方法。...（1）Seurat优化点的颜色 ，大小，主题，翻转等 （2）complexheatmap 自定义聚类点图 （3）scCustomize 一键式得到聚类点图 一 载入R包，数据 仍然使用之前注释过的sce.anno.RData...+ #legend scale_color_gradientn(colours = c('#330066','#336699','#66CC66','#FFCC33')) #颜色 三 “定制” 聚类点图...前面在scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图，你需要的都在这也提到了scCustomize包优化的方便，这里也可以很快得到聚类点图。
大促期流量还会翻倍，如何保证平台的稳定对京东广告检索系统带来巨大的挑战。 难点： •平台多样。京东检索平台涉及业务包括搜索广告、推荐广告、首焦广告和站外广告。...此索引上叶子结点为广告对应的节点，中间节点为聚类产生的没有物理含义的节点。结合宽度为K的Beam Search，则每层索引上需要打分的节点个数小于等于k²个，缩小了计算量。...如果将广告按用户意图离线分区，在线检索时仅检索指定分区。不仅能有效减少检索计算量，还能减少因为模型泛化引入的Bad Case。分区内使用树状索引可以进一步减少检索的耗时和计算开销。...兴趣层是路径的中间产物，不具备物理意义。以双塔索引为例，叶子节点表示广告，广告的状态（上/下架）应直接影响该叶子节点能否被检索。中间节点代表广告聚类抽象出的隐式兴趣，不受业务层广告状态的影响。...这样的设计思想是采取类的组合关系+功能分治的思想，将单一的功能点从OP中抽离出来，通过单独的扩展点类来管理，功能上更内聚。
文章目录 一、安装 二、使用 1、准备工作 2、预处理 过滤低质量细胞样本 3、检测特异性基因 4、主成分分析（Principal component analysis） 5、领域图，聚类图（Neighborhood...检查单个 PC 对数据总方差的贡献，这可以提供给我们应该考虑多少个 PC 以计算细胞的邻域关系的信息，例如用于后续的聚类函数 sc.tl.louvain() 或 tSNE 聚类 sc.tl.tsne()...5、领域图，聚类图（Neighborhood graph） 使用数据矩阵的 PCA 表示来计算单元格的邻域图。为了重现 Seurat 的结果，我们采用以下值。...为了绘制缩放矫正的基因表达聚类图，需要使用 use_raw=False 参数。...目前还没有计算出各个细胞类群，下面进行聚类 Leiden 图聚类 # 计算 sc.tl.leiden(adata) # 绘制 sc.pl.umap(adata, color=['leiden']) 6、
一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1....这只需要节点对之间在一个方向上存在一条路径即可，而 SCC 则需要两个方向都存在路径。和 SCC 一样，并查集通常用在分析的早期阶段，以理解图的结构。...分层聚类 在分层聚类（hierarchical clustering）中，我们构建聚类的层次结构。我们用树状图的形式表示聚类。 ? 树状图 其思想是以不同的规模分析社群结构。...我们通常自下而上构建树状图。我们从每个节点一个聚类开始，然后合并两个「最近」的节点。 但我们如何衡量聚类是否相近呢？我们使用相似度距离。令 d(i,j) 为 i 和 j 之间的最短路径的长度。 ?...某种程度而言，这衡量的是节点 i 与其相邻节点接近完备图（complete graph）的程度。 ? 聚类系数 我通过以下图演示了聚类系数的计算： ?
首先，量化是一种压缩技术，它通过将所有向量进行聚类，将每个向量映射到其所在的簇，从而减少存储空间和计算开销。在查询时，我们只需计算查询向量与簇中心的距离，进一步降低了计算复杂度。...HNSW 在图结构的基础上进行了分层，并利用跳表的结构来进行剪枝，从而减少计算开销。HNSW 是当前最精确的近邻检索算法之一，它提供了较为准确的查询结果。...以 IVFPQ 为例，它使用聚类的方法进行索引。IVFPQ 在数据写入时，会通过聚类模型对数据进行剪枝。由于数据是动态变化的，随着数据的不断写入，聚类效果会逐渐变差。...特别是当数据中存在“脏数据”时，聚类模型的效果会变得更差。因此，我们的策略是在每次 Compaction 时主动触发索引重建，以确保聚类模型保持最新和有效。为什么选择 Segment 级别？...此外，我们还发现，在进行聚类时，如果 segment 数据量过小，则无法聚类。通过实验，我们发现，在数据量较小的情况下，采用暴力方法处理反而能够获得更好的效果。
在计算机领域，对时空复杂度很高的算法，常常会用近似检索来平衡准确率和计算效率。通过牺牲一些精度来换取效率的巨大提升。...k-means[6] 是机器学习领域里最简单和最常见的无监督的聚类方法，可以让距离相近的向量尽可能归属于同一个聚类中，同时每一个聚类中的向量们，距离这个聚类的几何中心相比较其他的聚类而言都是最近的。...我们可以通过设置查询参数k=9，来指定最终检索的结果是最相似的九张图片。在检索过程中，算法将逐一将查询数据与这些聚类中的每一个向量进行距离计算，并从中选取距离查找数据最近的九个向量结果。...https://github.com/zilliztech/feder[9] IVF_FLAT 类型向量检索性能分析 如果我们使用传统的 FLAT 类型的索引，想要完成相同的检索，至少需要计算一万七千次...如果看到这里你还意犹未尽，想亲自上手体验，我们为你准备了一个可交互的以图搜图分析网页[10]，你可以自由地挑选感兴趣的图片进行搜索，并结合可视化工具 Feder 去观察模型和近似最近邻的搜索过程。
图1 通用图像分析 在此，本文针对近年来深度学习方面的细粒度图像分析任务，分别从“细粒度图像分类”（Fine-Grained Image Classification）和“细粒度图像检索”（Fine-Grained...接下来，对这些特征进行谱聚类，得到K个不同的聚类簇。如此，则每个簇可视为代表一类局部信息，如头部、脚等。这样，每个簇都可以被看做一个区域检测器，从而达到对测试样本局部区域检测的目的。 2....细粒度图像检索 以上介绍了细粒度图像分类的几个代表性工作。图像分析中除监督环境下的分类任务，还有另一大类经典任务——无监督环境下的图像检索。...可以说，细粒度图像检索是图像检索领域和细粒度图像分析领域的一项具有新鲜生命力的研究课题。 ? 图13 细粒度图像检索 L. Xie、J....图17 基于深度学习的细粒度图像检索流程图 展望 细粒度图像分析任务在过去的十年里一直是计算机视觉中的热门研究领域，尤其在深度学习繁荣的近几年，方法和问题可谓“常做常新”。
熟悉的人都知道，图计算的「图」并不是指普通的图像和照片，而是用于表示对象之间关联关系的一种抽象数据结构。...图计算可以将不同来源、不同类型的数据融合到同一个图里进行分析，得到原本独立分析难以发现的结果，因此成为社交网络、推荐系统、网络安全、文本检索和生物医疗等领域至关重要的数据分析和挖掘工具。...最强性能的图计算框架 Plato Plato 是腾讯内部图计算 TGraph 团队整合内部资源自主研发的一款高性能图计算框架，取名 Plato 是为了致敬伟大的数学家柏拉图。...两大核心能力 目前，Plato 主要提供两大核心能力：腾讯数据量级下的离线图计算和腾讯数据量级下的图表示学习。...连通图 & 社团识别 Connected-Component LPA HANP 图表示学习 Node2Vec-Randomwalk Metapath-Randomwalk 聚类/分圈算法
通过向量之间的相似度来查找匹配度最高的知识片段而这里面要解决的核心问题是，如何从庞大的向量数据库中找到目标文本对应相似向量，这里不仅仅要考虑到搜索速度，还需要考虑内存占用开销：向量数据库搜索算法余弦相似度思想很简单，就是通过依次遍历计算查找文本向量与当前向量的余弦相似度...，先查找与之最匹配的一个或者几个聚类中心点，之后查找对应聚类组范围的向量即可：聚类中心点是指一个聚类组中，与所有节点距离范围最均衡的点好处：查询时只需要查询对应聚类组的向量即可坏处：需要维护聚类中心点与聚类组范围里每个向量的映射表...，在多维空间下，映射表内存占用极高PQ压缩聚类检索算法针对于聚类算法带来的映射表开销，PQ检索算法优化了这一点，它解决的核心思想在于：将高维向量分解为低维向量，对每组低维向量进行聚类分析，提炼出每个低维向量的聚类中心点...Facebook推出的一项研究中表明，如果你要与一个陌生人联系，通过平均3.57个人的介绍彼此就能互相沟通，而NSW就是借鉴了这种思想其实庞大数据量对应的文本在数据库中，就是一个个的点，而查询就是通过点之间的路径实现高效查询...，越上层图建立的节点数越小，这样上层搜索就能过滤掉很大一部分节点范围，从而大大加快了搜索效率好处：搜索效率大大加快，类似于Redis的跳表机制(类比迁移)坏处：由于要存储多个分层图数据，因此维护分层图带来的内存开销比较大以上介绍了向量数据库检索的几个方法
简介 随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。...构建过程 ： 随机选择两个点，执行k为2的聚类，用垂直于这两个聚类中心的超平面将数据集划分 在划分的子空间内进行递归迭代继续划分，直到每个子空间最多只剩下K个数据节点 最终形成一个二叉树结构。...量化 使用k-means进行量化的过程 将原始向量切分为m组，每组内使用k-means聚类，产出m组，每组多个聚类中心 将原始向量编码为m维向量，向量中每个元素代表所在组聚类中心的id 查询过程 将搜索...distance computation)，对称的距离计算方法，对query向量和样本库中的向量都进行PQ量化，同时会在构建阶段会计算出每组向量各个聚类中心的距离，生成k*k的距离表，在查询阶段计算query...ADC(Asymmetric distance computation)，非对称的距离计算方案，只对样本库中的向量进行PQ量化，在查询阶段计算query向量和m组聚类中心的距离，生成m*k的距离表，然后查表计算与样本库中向量的距离
然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 3.2.2 基于密度的聚类 根据密度完成对象的聚类。...OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一个聚类，而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。...3.2.4 谱聚类 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的...如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。...计算公式：正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 4.2.2 召回率 召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。
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