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【Python】实现

# 的Python实现# 数据集形式data=,]# 结果形式result=,,,,...]# 其中,为一个 import math def start_cluster(data , t): zs = ] # 中心集,选取第一个模式样本作为第一个中心Z1 # 第2步:寻找Z2,并计阈值T T = step2(data, t, zs) # 第3,4,5步,寻找所有的中心 get_clusters(data, zs, T) # 按近邻分 result = classify(data, zs, T) return result # 分def classify(data zs.append(data) # 计阈值T T = t * distance return T # 计两个模式样本之间的欧式def get_distance(data1, data2): distance #比例因子 result = start_cluster(data, t) for i in range(len(result)): print(----------第 + str(i+1) + 个

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——模式识别

参考链接: #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std;#define C 0.5int main(){    int x,z,b;x:输入点坐标;z:标记第几个中心 ;w用于标记各点到中心值    int i,j,h,N,flag,k=1,f=1;f:中心个数    ;b,dd,Q,max1,max2,distance;distance=0;    printf(    nn);    printf(请输入坐标数N:);    scanf(%d,&N);    printf(请输入各点的坐标:n);    for(i=0;i

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    Levenshtein distance编辑实现

    Levenshtein distance,中文名为编辑,其目的是找出两个字符串之间需要改动多少个字符后变成一致。 该使用了动态规划的策略,该问题具备优子结构,编辑包含子编辑,有下列的公式。? 其中d+1代表字符串s2插入一个字母,d+1代表字符串s1删除一个字母,然后当xi=yj时,不需要代价,所以和上一步d代价相同,否则+1,接着d是以上三者中的一项。 实现(Python):假设两个字符串分别为s1,s2,其长度分别为m,n,首先申请一个(m+1)*(n+1)的矩阵,然后将第一行和第一列初始化,d=i,d=j,接着就按照公式求出矩阵中其他元素, 结束后,两个字符串之间的编辑就是d的值,代码如下:#!

    1.4K40

    化去加油站的(极化 二分查找)

    现在我们希望增加 K 个新的加油站,使得相邻两个加油站的 D 尽可能的,请你返回 D 可能的值。 分享巧克力(极化 二分查找)模板题,预先求出每个站之间的,二分查找 d,检查d下,K个站够不够class Solution {public: double minmaxGasDist( int n = stations.size(); vector dis(n-1); for(int i = 1; i < n; ++i) { dis = stations-stations;加油站之间的 ) { r = d; ans = d; } else l = d; } return ans; } bool isok(vector& dis, double d, int K) { 每个站之间的相邻

    24020

    找出临界点之间的(链表)

    题目链表中的 临界点 定义为一个 局部极值点 或 局部极值点 。如果当前节点的值 严格于 前一个节点和后一个节点,那么这个节点就是一个 局部极值点 。 给你一个链表 head ,返回一个长度为 2 的数组 ,其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的,maxDistance 是任意两个不同临界点之间的。 示例 2: 输入:head = 输出:解释:存在三个临界点:- :第三个节点是一个局部极值点,因为 1 比 3 和 2 。- :第五个节点是一个局部极值点,因为 5 比 2 和 1 。 - :第六个节点是一个局部极值点,因为 1 比 5 和 2 。第五个节点和第六个节点之间。minDistance = 6 - 5 = 1 。第三个节点和第六个节点之间都存在于第二个节点和第五个节点之间。因此,minDistance 和 maxDistance 是 5 - 2 = 3 。注意,后一个节点不一个局部极值点,因为它之后就没有节点了。

    3020

    机器学习--基础的常用的

    基于划分(partition clustering)K-means:是一种典型的划分,它用一个的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的点不一定是中的一个点,该只能处理数值型数据 基于层次CURE:采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本,再采用分区技术对样本进行分区,然后对每个分区局部后对局部进行全局。 优点:采用随机抽样与分割相结合的办来提高的空间和时间效率,并且在中用了堆和K-d树结构来提高了效率,使其可以高效的处理量数据。缺点:对异常数据比较脆弱。其他基于层次如下:? 基于密度DBSCAN:DBSCAN是一种典型的基于密度的,该采用空间索引技术来搜索对象的邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达的对象组成一个簇 优点:簇的形状没有偏倚,不需要输入要划分的个数。缺点:DBSCAN对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。?其他基于密度如下:?

    24730

    博弈之-搜索

    ,N叉树),这是基础,因为下面的都是基于这颗树的,如下图就是一个#字棋游戏的博弈树:至于为什么需要这棵树我相信你很容易想到,计擅长什么? 没错,就是机械式穷举,试想一下,当你走了一步马后,计机准备执行兵,它就会考虑所有兵能走的情况,然后他会再穷举你接下来的步骤然后再继续加深...不过回过头来想一下你就会发现这种方更适用于一些棋盘比较得如上面的 #字棋,这样计机只需要很少的搜索深度,就能选择佳方案,因此一个设计优秀的#字棋AI基本上你是赢不了的,除非你也有同他那样的穷举能力,那么输赢就要取决于谁先走了扯远了,回头再谈,这显然是一个对立的概念 ,如果你认为所谓就是穷举过程中找到的佳走差走那你就错了,既然是对立的概念,当然对象是两个人了,这里的是当前轮到AI走了,AI进行穷举并选着一条对于AI来说佳对于我来说差的走 ,但是再考虑一下,机器也是有限的,对于象棋这样棋盘较的游戏,穷举完博弈树在当前科技下不可能,因此我们的需要一个深度即向前走几步,计机能在这个指定的比较的整数能对博弈树进行穷举接着上面,

    1.3K20

    ——Python实现】堆和

    # _*_ encoding:utf-8 _*_堆 class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data = < self.data: self.data.pop() self.count -= 1 self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置,保持堆 while 2 * count = self.data: # 堆的索引位置已经于两个孩子节点,不需要交换了 break self.data, self.data = self.data, self.data count = j----class MinHeap(object): 堆 def __init__(self): self.data = > self.data: self.data, self.data self.data.pop() self.count -= 1 self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置,保持

    23120

    训练 公倍数

    问题描述 已知一个正整数N,问从1~N中任选出三个数,他们的公倍数可以为多少。输入格式 输入一个正整数N。输出格式 输出一个整数,表示你找到的公倍数。

    31130

    相关冗余(mRMR)

    在做特征选择时,可能面临两个问题:特征与别预测有多相关性,特征之间有多冗余度。 考虑特征x与分目标c,计I(x,c),I(x,c)的代表了x与c之间的关联度的。从所有特征中选出与c之间互信息的m个特征,就可以得到与c相关的m个特征。 相关度与冗余度设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个相关特征,使得S满足如下公式:?可见目标是选出m个平均互信息的集合S。 S很可能包含相关度很的特征,也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示:?终目标是求出拥有相关度-冗余度的集合S,直接优化下式:?直观上说D的增,R的减都会使得目标函数增。 特征选择过程特征选择的目的是选择出一个具有很好分效果的精简特征集。为了达到此目的,可以分两步进行:第一步,利用mrmr选出候选特征集;第二步,利用其它方选出精简特征集。流程如下图所示?

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    模板——Dinic费用

    实现功能:输入M,N,S,T;接下来M行输入M条弧的信息(包括起点,终点,流量,单位费用);实现功能是求出以S为源点,T为汇点的网络流的费用其实相当的像Dinic流呐= =还是spfa处理出短路径 (注意,这次是短路径,所以时空复杂度将有所提高,害得我都开循环队列了TT),然后顺着短路径顺藤摸瓜找回去,求出流的费用,然后,没有然后了,程序还是一样的好懂么么哒(HansBug:感觉Dinic 真心超级喜感,为啥我之前就没发现呢= =,还有鸣谢wnjxyk神犇提供的C++模板么么哒 Wnjxyk:^_^)(本程序为BZOJ1927的AC程序,模板题么么哒,还有其实感觉spfa函数里面每次清空 do86 begin87 readln(j,k,l);88 if j>k then swap(j,k);89 add(j,k+n,1,l);90 end;91 flow:=0;ans:=0; flow表示流 ;ans表示费用92 while spfa do calc;93 writeln(ans);94 readln;95 end.

    1.1K60

    模式识别与机器学习(二)

    分析分析归纳起来有三:按原则简单原则进行两合并的依据准则函数动态简单 针对具体问题确定相似性阙值,将模式到各中心间的与阙值比较, 当于阙值时,该模式就作为另一心,于阙值时,按原则将其划分到某一中。 条件及约定 设待分的模式为{(vec x_1, vec x_2, ..., vec x_N)},选定比例系数(theta)。 思想 在模式特征矢量集中以原则选取新的中心。以原则进行模式归。这种方通常也使用欧式思想 首先将(N)个模式视作各自成为一,然后计之间的,选择的一对合并成一个新,计在新的别划分下各之间的,再将近的两合并,直至所有模式成两为止。

    22020

    机器学习基础:层 次 详 解

    簇间的度量合并或拆分层次都是基于簇间相似度进行的,每个簇包含了一个或多个样本点,通常用评价簇间或样本间的相似度,即相似度越高,相似度越低。 1.是指以所有簇间样本点值作为簇间的度量,但是该方非常容易受到极端值的影响。 ? 2.是指以所有簇间样本点值作为簇间的度量,同样,该方也容易受到极端值的影响。? 3.平均都容易受到极端值的影响,可以使用平均对如上两种方做折中处理,即以所有簇间样本点的平均值作为簇间的度量。? linkage:用于指定簇间的衡量指标,默认为ward,表示;如果为complete,则表示使用;如果为average,则表示使用平均。?

    14830

    机器学习基础:层 次 详 解

    簇间的度量合并或拆分层次都是基于簇间相似度进行的,每个簇包含了一个或多个样本点,通常用评价簇间或样本间的相似度,即相似度越高,相似度越低。 1.是指以所有簇间样本点值作为簇间的度量,但是该方非常容易受到极端值的影响。 ? 2.是指以所有簇间样本点值作为簇间的度量,同样,该方也容易受到极端值的影响。? 3.平均都容易受到极端值的影响,可以使用平均对如上两种方做折中处理,即以所有簇间样本点的平均值作为簇间的度量。? linkage:用于指定簇间的衡量指标,默认为ward,表示;如果为complete,则表示使用;如果为average,则表示使用平均。?

    48010

    层次Hierarchical Clustering解析

    自上而下,从根节点开始,将一组样本不断拆分成不同的子cluster,直到叶子节点为止,该方也叫做分裂Divisive目前,应用广泛的是凝,该方的核心步骤是以下两种的计1. 样本间的衡量可以有多种方式,比如常用的欧氏,对于凝而言,首先计样本间的矩阵,然后根据近的样本集在一起。 cluster之间的3. average linkage,将两组数据中的样本两两求解后计均值,作为两个cluster之间的从定义可以看出,以上三种方分别考虑了和平均值,其中 下面通过一个例子来看下凝的运过程,首先有5个样本的数据,第一步计矩阵,结果如下?可以看到,矩阵中值为3,为样本1与样本2之间的,所以可以先将1和2为一,图示如下? 值为7,是样本3和样本5的,所以将3和5为一,接下来就是计(1,2), (3,5), 4这3组样本的,同样是近的为一。各个层级的过程示意如下?

    30020

    机器学习 | 分析总结 & 实战解析

    的输入是一组未被标记的样本,根据数据自身的或相似度划分为若干组,划分的原则是组内化而组间化,如下图所示:? 常见的分析如下:K-Means: K-均值也称为快速,在化误差函数的基础上将数据划分为预定的数K。该原理简单并便于处理量数据。 K-Means K-Means是典型的基于的非层次,在化误差函数的基础上将数据划分为预定的数K,采用作为相似性的评价指标,即认为两个对象的越近,其相似度就越。 质心的计 对于度量不管是采用欧式还是采用余弦相似度,簇的质心都是其均值。停止条件 一般是目标函数达到优或者达到的迭代次数即可终止。对于不同的度量,目标函数往往不同。 当采用欧式时,目标函数一般为化对象到其簇质心的的平方和;当采用余弦相似度时,目标函数一般为化对象到其簇质心的余弦相似度和。

    1.1K20

    机器学习笔记之K-Means

    K-Means焦于相似的无监督的,以作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个簇。 K-Means++的初始化过程如下所示:在数据集中随机选择一个样本点作为第一个初始化的中心选择出其余的中心: 计样本中的每一个样本点与已经初始化的中心之间的,并选择其中短的, 记为d_i选择一个新的数据点作为新的中心,选择的原则是:的点,被选取作为中心的概率较重复上述过程,直到k个中心都被确定对k个初始化的中心,利用K-Means终的中心 K-Means收敛,但是效果较差的原因是,K-Means收敛到了局部值,而非全局值(局部值指结果还可以但并非好结果,全局值是可能的好结果)。 Elkan K-Means提出利用两边之和于第三边、两边之差于第三边的三角形特性来减少的计。?

    14120

    【机器学习】--层次从初识到应用

    而从上至下则是把所有对象作为一个整体分,然后逐渐分。 3.基于密度的,是为了挖掘有任意形状特性的别而发明的。此把一个别视为数据集中于某阈值的一个区域。 顾名思义就是要一层一层地进行,可以由上向下把别(cluster)分割,叫作分裂;也可以由下向上对别进行合,叫作凝;但是一般用的比较多的是由下向上的凝。 AGNES(自底向上)(用的多些)所谓从下而上地合并cluster,具体而言,就是每次找到短的两个cluster,然后进行合并成一个的cluster,直到全部合并为一个cluster。 (并不是唯一,其他两个簇间也可能等于值,但是先选取一个)是1,存在簇c1和c2之间       注意:这个簇间的计有许多种。          (1).就是取两个近的两个样本的作为这两个集合的,也就是说,近两个样本之间的,这两个之间的相似度就越          (2).取两个集合中远的两个点的作为两个集合的

    59030

    机器学习20:(k-means模型、高斯混合模型)

    ,其中,应用广的是的一个重要应用是用户的分组与归涉及两个基本问题:性能度量和。使得内差异应尽可能间差应尽可能。 DBI的值越越好,而DI的值越越好2,: 计簇之间的相似性和差异性时常常要使用来进行度量,内部指标也都是以度量为基础的。 常用的方式有:闵可夫斯基:? 包括初始化k个初始点优化K-Means++, 优化elkan K-Means、k值优化canopy数据情况下的优化Mini BatchK-Means。 重复上述E~M步直至中心点更新移动的于阈值ϵϵ或者迭代次数到达迭代次数时结束迭代过程(停止迭代条件与K均值差不多)。

    87430

    《机器学习》-- 第九章

    如果每个簇样本之间的平均值越(即簇内样本都很近),则 DBI 越;如果簇间中心点的(即簇间样本相互都很远),则 DBI 越Dunn指数(Dunn Index,简称DI)(越越好) 它刻画的是:任意两个簇之间近的值, 除以任意一个簇内远的两个点的值。DI 越越好。 如果任意两个簇之间近的值越(即簇间样本相互都很远),则 DI 越;如果任意一个簇内远的两个点的值越(即簇内样本都很近),则 DI 越。 轮廓系数取值范围是,同别样本越相近且不同别样本越远,分数越高。簇内内度高意味着a越,簇间耦合低意味着b越,簇间越容易区分,则s越趋近于1;反之则簇间不容易区分。 可以看出其中关键的一步就是计两个簇的相似度,这里有多种度量方:* 单链接(single-linkage):取。 ?* 全链接(complete-linkage):取 ?

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