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算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析

凝聚式聚类：从每个数据点开始，将最近的两个簇逐步合并，直到所有数据点都被合并到一个簇中。分裂式聚类：从整个数据集开始，将数据点逐步分裂成更小的簇，直到每个数据点都成为一个单独的簇。...算法步骤以凝聚式层次聚类为例，算法步骤如下：初始化：将每个数据点作为一个单独的簇计算簇之间的相似度矩阵合并最相似的两个簇，更新相似度矩阵重复步骤3，直到所有数据点合并到一个簇中分裂式与凝聚式聚类分裂式聚类...优缺点分析优点：无需预先指定簇数 ( K )能够生成树状结构（树状图），方便观察不同层次的聚类结果对任意形状的簇有较好的适应性缺点：计算复杂度高，尤其是大规模数据集对噪声和异常值敏感聚类结果不可逆，一旦合并或分裂无法撤销适用场景及实例层次聚类适用于以下场景...DBSCAN不需要预先指定簇的数量，能够识别任意形状的簇，并且对噪声和异常点有较好的处理能力DBSCAN的基本原理是定义两个参数：( \varepsilon ) （Epsilon，邻域半径）和 ( \text...，需要识别并处理希望在不预先指定簇数的情况下进行聚类[ 抱个拳，总个结 ]聚类方法比较与应用三种聚类方法的比较在前面章节中，我们详细介绍了K-均值、层次聚类和DBSCAN这三种聚类方法。

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机器学习聚类算法

聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测； 在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法...，会得到不同的聚类结果。...初始化：将每个数据点视为一个簇； 合并：计算簇之间的距离，将距离最近的两个簇合并为一个新的簇； 迭代：重复合并步骤，直到所有数据点合并为一个簇或达到预设的簇数量。...聚类参数n_cluster传值不同，得到的聚类结果不同。...在给定的示例中，有4个类别，它们的标准差分别为0.4、0.2、0.2和0.2。 random_state：表示随机数生成器的种子，用于控制随机性。在给定的示例中，随机数生成器的种子设置为9。

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Name Disambiguation in AMiner-Clustering, Maintenance, and Human in the Loop

挑战 如何量化不同数据源中实体的相似性 可能没有重叠信息，需要设计一种量化规则 如何确定同名人数 现有方案通常预先指定 如何整合连续的数据 为确保作者经历，需要最小化作者职业生涯中的时间和文章间的间隔...，尝试将一组嵌入向量映射到集合的真正簇数 递归神经网络在离散序列和数据集建模中的应用： 将 RNN 作为编码器，尝试将一组嵌入向量映射到分类簇中 挑战： 1....，可能结果与上次不一致 获取新的聚类后，搜索其与先前版本的最佳匹配 ?...利用人工注释 允许用户和注释根据聚类结果进行反馈，支持： 删除 删除文档 插入 将文档Di 添加到 Ck 拆分 注释为过度合并并请求聚类 合并 将 Ck 与 Ck‘ 合并 创建 确认 为在算法中利用反馈...，根据等式1 将个体约束 Si 转换为成对约束 Sp，用到两个学习嵌入阶段 在全局嵌入中 从 Sp 中选取的训练集步骤如下 从Sp基于采样约束（Di，Dj，yij) 如果 yij = 0 则基于约束（Di

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基于 egg.js 构建 graphql api 服务

package: '@switchdog/egg-graphql', }, 配置插件 通常插件都会有一些配置项，在/config/config.default.ts中配置即可： config.graphql...true, // 设置为true时，以Apollo跟踪格式收集和公开跟踪数据 debug: true, // 一个布尔值，如果发生执行错误，它将打印其他调试日志记录 }, }; 在中间件中开启...当一个资源从与该资源本身所在的服务器不同的域或端口请求一个资源时，资源会发起一个跨域 HTTP 请求。...connector 的职责就是 “取数”， 他既可以调用 rpc 接口取数，又可以调用内置的 orm 插件去取数，还可以直接调用 egg 的 service。...可以理解为 {id: 1, name: 'jack'} 项目启动 npm run dev 在浏览器中输入 http://127.0.0.1:7001/graphql 出现如下界面说明已经 graphql

1.8K10

Hierarchical clustering算法入门

该算法将数据样本看作是一个层次化的结构，在每个层次上不断合并最近的样本，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。...计算距离/相似度矩阵：根据预设的距离/相似度度量公式，计算所有样本之间的距离或相似度，并存储为一个矩阵。合并簇：选择距离/相似度最小的两个簇进行合并，得到一个新的簇。...Hierarchical Clustering在市场细分中的应用Hierarchical Clustering算法可以应用于市场细分分析，帮助企业了解不同消费者群体之间的相似性和差异性。...难以选择合适的聚类数: 在Hierarchical Clustering算法中，无需提前指定聚类的个数，可以通过树状图（树状聚类图）以可视化的方式展示不同聚类数对应的聚类结果。...但这也意味着在确定合适的聚类数时需要主观判断或使用其他评估指标，这可能会对聚类结果产生较大的影响。类似的聚类算法K-means聚类算法: K-means聚类算法是另一种常用的聚类算法。

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重读算法导论之算法基础

对于许多问题，比如排序或者计算离散傅里叶变换，最自然的度量是输入中的项数。对于其他许多问题，比如两数相乘，输入规模的最佳度量则是用通常的二进制几号表示输入所需的总位数。...最坏的情况下，数组刚好是逆序排好的，则此时第4行和第5行要执行的步数与j有关，此时和为(2 + 3 + 4 + ... + n ), 其结果与\(n^2\)有关。...归并排序中对小数组使用插入排序优化 ​ 虽然归并排序的最坏情况运行时间为Θ(nlgn)，而插入排序的最坏情况运行时间为Θ(n2)，但是插入排序中的常量因子可能使得它在n较小时，在许多机器上实际运行得更快...因此，在归并排序中当子问题变得足够小时，采用插入排序来使递归的叶变粗是有意义的。...证明：插入排序最坏情况可以在\(\Theta\)(nk)时间内排序每个长度为k的n/k个子表。 表明在最坏情况下如何在\(\Theta\)(nlg(n/k))时间内合并这些子表。

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八大排序算法稳定性分析，原来稳定性是这个意思...

点击上方蓝字“轮子工厂”关注公号 后台回复“我要造轮子”获取100本经典图书 稳定性定义： 排序前后两个相等的数相对位置不变，则算法稳定。...二 选择排序 1、每个位置选择当前元素最小的； 2、在一趟选择中，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了； 3、举个例子，序列5 8 5...五 归并排序 1、把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的短序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序； 2、合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时...，我们把处在前面的序列的元素保存在结 果序列的前面，这样就保证了稳定性； 3、稳定排序算法。...； 4、所以，希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些 由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元 素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱

27.8K93

你真的了解mongoose吗？

unique: 布尔值，是否在属性中定义一个唯一索引。 sparse: 布尔值，是否在属性中定义一个稀疏索引。...在 mongoose 中有两种指定方式，字符串指定和对象形式指定。 字符串指定时在排除的字段前加 - 号，只写字段名的是包含。...如果出错，则 error 是出错信息，result 是 null；如果查询成功，则 error 是 null， result 是查询结果，查询结果的结构形式是根据查询方法的不同而有不同形式的。...sort修饰 在指定的位置添加元素以更新数组字段 按照指定的规则排序 限制数组大小 存储数组 options lean: true 返回普通的 js 对象，而不是 Mongoose Documents...ref 选项告诉 Mongoose 在填充的时候使用 User model。所有储存在 answerer 中的 _id 都必须是 User model 中 document 的 _id。

41.5K30

hive优化总结

这里InputFormat中定义了如何对数据源文本进行读取划分，以及如何将切片分割成记录存入表中。而OutputFormat定义了如何将这些切片写回到文件里或者直接在控制台输出。 　　...注意：在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：使大数据量利用合适的reduce数；是单个reduce任务处理合适的数据量； 3.4 小文件合并优化 　　我们知道文件数目小，容易在文件存储端造成瓶颈...但如果换成是其他计算平台如Oracle，那就不一定了，因为把大输入拆成两个输入，分别排序汇总成merge（假如两个子排序是并行的话），是有可能性能更优的（比如希尔排序比冒泡排序的性能更优）。...在第一个MapReduce中，map的输出结果集合会随机分布到reduce中，每个reduce做部分聚合操作，并输出结果。...这样处理的结果是，相同的Group By Key有可能分发到不同的reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MapReduce任务再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到reduce

1.6K41

图文详解什么是快速排序

综上所述，这里的算法采用的方法是：划分子问题，分别递归求解，然后再将子问题的解合并为原问题的解。计算机科学中称这种策略为“分治法”。分治法不仅用于排序，也在大量其他完全不同的问题上得到成功应用。...图3-4显示了执行结果。很显然，合并排序比插入排序快得多，而快速排序也明显快于合并排序。 在半秒（500ms）时间内，插入排序最多处理8000个对象，而合并排序能处理的对象数多20倍。...表示log2n向上取整，也就是不小于log2n的最小整数。 上面我们仅仅估计比较操作的次数。将此数乘以执行算法的计算机做一次比较的时间就得到比较操作的总时间。...快速排序平均运行时间也与 n log2(n)成正比。从前面的实验结果可以看出，n log2(n)前面的常数因子明显优于合并排序。在实际应用中，快速排序确实是最快的排序算法，这和前面的实验结果一致。...合并排序在类Collections中，用的名是Collections.sort；快速排序在类Arrays中，用的名是Arrays.sort。

2.8K10

超越ToT，苏黎世理工发布新一代思维图GoT：推理质量提升62%，成本降低31%

多思维链 独立生成多条思维链，然后根据预先指定的评分指标返回最佳输出结果的思维链。...根据用例的不同，可以使用LLM自身对输出结果进行评估，也可以利用人工评分等。 扩展树的过程中，节点的调度取决于使用的搜索算法，如深度优先、广度优先。...比如说，在写作任务中，可以将几篇输入文章合并成一个连贯的摘要；在排序任务中，可以将几个排序后的数字子数组（sub-array）合并成一个最终的排序数组。...在GoT框架中，研究人员采用基于合并的排序方法： 首先将输入的数字序列分解为多个子矩阵；然后对子矩阵分别进行排序；再将子矩阵进行排序；最后将所有子矩阵合并，得到最终结果。...实验结果 总的来说，GoT在排序、找集合交集、关键词计数和文档合并任务上，其结果质量要比基线模型更好，并且推理成本也更低。 GoT vs.

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RNA-seq老司机领读转录组结题报告

新转录本探索及注释 转录本结果优化 融合基因分析 SNP分析 lncRNA分析 蛋白互作网络分析 转录因子相关分析 说明：如果专门针对lncRNA进行深入分析，对建库方式和测序深度都有不同的要求。...(比率=已知基因数目/参考基因组的基因总数) New Gene Num : 检测到的新基因数目 还可以用一些RNA-seq专用QC软件看看reads的5~3覆盖情况，reads在不同的genomic...结题报告能给用户的就是表达矩阵以及差异分析结果表格，差异分析的火山图，热图等信息。 有了差异分析结果，就需要对上调下调基因进行一系列注释。...Reads比对参考基因组后，我们用Cufflink软件对reads进行转录本重构，将重构结果与参考转录本序列进行比较，重构出来的转录本可能会延长基因注释的5’或3’端，由此实现优化基因结构的目的。...以上内容就是转录组报告中必有和最常见的一些内容，后续的分析还可以更多样化和个性化，但是公司的结题报告一般就到此为止了，而且很多公司就是给一个PDF文件以及一堆图表文件。 编辑校对：思考问题的熊

2.9K62

打工人必备：Hive小文件合并与数据压缩

Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加，从而产生小文件的问题。 解决小文件的问题可以从两个方向入手： •输入合并。即在map前合并小文件。•输出合并。即在输出结果的时候合并小文件。...三、配置Map输入合并 四、配置hive结果合并 通过设置hive的配置项在执行结束后对结果文件进行合并： hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外的map-only脚本，mapper的数量是文件总大小除以...数据仓库在计算过程中主要消耗CPU和Memory资源，当然也会消耗一些DISK资源用来存储计算过程中的临时结果。...RCFile的一个行组包括三部分： •第一部分是行组头部的 同步标识，主要用于分割HDFS块中的两个连续行组；•第二部分是行组的元数据头部，用户存储行组单元的信息，包括行组中的记录数、每个列的字节数、列中每个域的字节数...采用下述方式压缩后，结果与上面同类型压缩（Snappy）不同。 Parquet •Parquet，Snappy压缩 Avro •Avro，Snappy压缩 不同压缩算法比较 ?

2.4K20

如何分析交易记录？

我们先来把这个业务需求翻译成大白话： 1）表中的字段要有用户类型、交易金额、用户id 2）“单用户的总交易金额”是指每种类型用户的总交易金额 3）找出用户类型=type1，总交易金额最大的用户 1...）表中的字段要有用户类型、交易金额、用户id 交易金额、用户id在用户交易记录表中，用户类型在用户类型表中，涉及到两个表的字段，所以需要进行多表联结。...： image.png 3）找出用户类型=type1，总交易金额最大的用户 用where 筛选用户类型=type1的用户，按照总金额降序排序（order by decs)，找出的第一行(limit 1...6 from 用户交易记录表) as a 7 where 交易笔数=2； 查询结果： image.png 3.如下表：如何实现表3的数据格式？...因为在关联表中的全部数据不一定在另一张表都匹配，这样没有匹配到的话就会出现null，避免出现表连接出现null值，只要在表关联时加一个where条件进行判断（not null ），具体见下图 image.png

72500

「Hive进阶篇」万字长文超详述hive企业级优化

，效果类似于join吧，只是最终结果只取左表中的列，还有最终结果某些场景下会跟join结果不同。...，生成的查询计划有两个MapReduce任务，第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key...有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个...key分布不均匀，redurce数据处理不均匀如何尽量避免数据倾斜如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是避免数据倾斜的根本所在。...合理设置map数和reduce数1、Map端优化通常情况下，Job会通过input目录产生一个或多个map任务，map数主要取决与input的文件总个数，文件总大小，集群设置的文件块大小。

1.1K30

R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化

本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。...同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。...该文件包含表7.14中的两个变量：Failure和Between。变量Between包含故障之间的时间。应用Kittlitz提出的转换方法到故障之间的时间。...该文件包含有关纸厂连续二十天产出的数据。 变量为Day、Rolls和ImpCount。变量Rolls包含生产的纸张卷数。变量ImpCount包含每天生产的总缺陷数。...该文件包含有关二十五块钢板的数据。文件中有两个变量Plate和Defects。变量Defects包含每块钢板上的不合格数。将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式。创建适当的控制图；并解释结果。

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图对比学习的最新综述

传统的图数据分析通常采用监督学习的框架,即 通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数 据作为输入,经过训练后,挖掘图数据中的有效信息, 输出预测结果[3-4]。...表 1 总 结 了 本 节 介 绍 的 图 对比学习框架,并且 对 比 了 不 同 模 型 使 用 的 增 强 方式。...例如,存在引用 关系的论文往往属于同一个领域;在社交网络中两个 用户共同好友越多,他们是好友关系的可能性就越高。...5 图对比学习的拓展 前文介绍 了 同 质 网 络 上 的 图 对 比 学 习 框 架, 而现实中的 图 数 据 往 往 具 有 复 杂 的 结 构,无 法 直 接应用上述的图对比学习模型。...7.6 更公平的方法对比 本文从方法上对比了不同图对比学习框架的异 同。但由于不同模型适用的数据集不同,实验设定 上也有差异,从而导致难以从实验结果上判定哪个 框架更有效。

1.2K10

Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer

Map任务的输出进行排序，并将结果做为Reduce任务的输入，最后由Reduce任务输出最终的结果，在整个执行过程中MapReduce框架负责任务的调度，监控和重新执行失败的任务等。...在简要介绍了MapReduce框架后，下面深入学习框架中的两个重要概念：Mapper和Reducer，正如上文提到了，它们组成了MapReduce作业并负责完成实际的业务逻辑处理。...Mapper的输出被排序然后按照Reducer分区，总的分区数与作业启动的Reducer任务数相同，程序员可以通过实现自定义的Partitioner控制输出的记录由哪个Reducer处理，默认使用的是HashPartitioner...MapReduce框架为每个由作业的InputFormat生成的InputSplit启动一个map任务，因此总的map任务数量由输入数据大小决定，更准确说是由输入文件总的块数决定。...在Sort阶段，框架根据键分组Reducer的输入（不同的mapper可能输出相同的键）。Shuffle和sort是同时进行的，获取Mapper的输出后然后合并它们。

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MongoDB增删改查操作

实际在数据库中产生的集合名为courses 2.创建文档 创建文档实际上就是向集合中插入数据。 方法1 分为两步: ①创建集合实例。 ②调用实例对象下的save方法将数据保存到数据库中。...，将安装目录下的bin目录放置在环境变量中。...(result); }); ​ // 删除多个 如果条件为空，默认删除所有文档 返回一个对象，n代表删除的文档数，OK表示是否删除成功 User.deleteMany({}).then(result...验证 在创建集合规则时，可以设置当前字段的验证规则，验证失败则插入失败。...,例如文章信息和用户信息存储在不同集合中，但文章是某个用户发表的 要查询文章的所有信息包括发表用户，就需要用到集合关联。

6.5K20
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