4个挖掘类型标签，涉及到2个算法： K-Means是一种非常常见的聚类算法。 在处理聚类任务中经常使用，K-Means算法是一种 原型 聚类算法。何为原型聚类呢？...算法 首先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解，采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的求解方式。...基于Kmeans+Canopy聚类的协同过滤算法代码实现（输出聚类计算过程，分布图展示）
Kmeans聚类 kmeans K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。...该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。...动图来源. k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。...如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。...当然kmeans有个缺点，就是可能陷入局部最小值，有改进的方法，比如二分k均值，当然也可以多计算几次，去效果好的结果。
Mahout是Hadoop中实现数据挖掘的包，虽然现在一般用spark mlib，但是为了做比较，想着将mahout的算法进行验证测试一下。。...Mahout的安装还是非常简单的，只需要解压一下再进行如下配置就可以。...ndscbigdata/soft/mahout-0.11.0 export PATH=MAHOUT_HOME/bin:PATH export CLASSPATH=CLASSPATH:MAHOUT_HOME/lib 由于算法有很多博客或者书籍上均有介绍...其中Kmeans算法测试采用网上流行的"syntheticcontrol"数据集来实现。而关于这个数据集mahout提供了三种算法，如下所示： 因此进行kmeans测试，其结果如图所示。...对结果进行分析比较，发现基于hadoop的迭代数据挖掘效率还是非常低下的，它每次都要将中间聚类结果存储在DISK中。
02 — 数据离散化的意义 一些数据挖掘算法中（比如Apriori算法），要求数据是分类属性形式。...我们重点研究一下K-Means算法。 04 — K-Means算法 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 为什么这么说呢？...05 — 算法理解 K-Means 算法简单说，就是一个do-while循环。...那我们还有两个办法：（1）选择彼此距离尽可能远的K个点；（2）先对数据用层次聚类算法或其它一些聚类算法聚类，得到K个簇之后，从每个类簇中选择一个点，该点可以是该类簇的中心点，或者是距离类簇中心点最近的那个点...06 — 小结 本文概要讲了数据离散化和K-Means算法的理论基础。
一、题目 1、算法题目 “给定两颗二叉树的根节点，编写函数来检验这两棵树是否相同。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：100....如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...，需要这两个二叉树的结构完全相同且对应的节点的值也相同才返回true，所以，可以通过搜索的方式判断两个二叉树是否先沟通。...三、总结 深度优先遍历算法，需要确定遍历的终止条件和返回值。 两个二叉树都为空，则两个二叉树相同，返回true。 两个二叉树其中一个为空，则两个二叉树一定不相同，返回false。...两个二叉树都不为空，根节点的值以及子树的节点值都相同，则两个二叉树相同，返回true。 两个二叉树都不为空，根节点的值不同或者子树的节点值不相同，则两个二叉树不相同，返回false。
题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/same-tree/ 题目描述 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。...如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...当两棵树的当前节点都为null时返回true 当其中一个为null另一个不为null时返回false 当两个都不为空但是值不相等时，返回false 执行过程：当满足终止条件时进行返回，不满足时分别判断左子树和右子树是否相同...，其中要注意代码中的短路效应 时间复杂度：O(n)，n为树的节点个数 代码 Java版本 /** * Definition for a binary tree node
本篇博客，我们将结合当前阶段正在做的用户画像项目，为大家介绍RFM模型和KMeans聚类算法。 先赞后看，养成习惯！ ?...让算法自动学习用户之间的相似度,然后相似度高的用户,自动聚成一类,最后完成聚类的划分。...二、KMeans聚类算法 1、算法原理 在正式开始之前，我们可以先通过几个网址来感受一下KMeans的魅力。...通过观察，我们可以得到初步结论： 中心点数量4， 起始位置不相同。...聚类算法，后续会将其与用户画像的项目结合起来，为大家讲解挖掘型标签开发的过程，敬请期待?
聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法，它在数据科学领域应用场景很广泛，比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。...简而言之，就是通过聚类算法处理给定的数据集，将具有相同或类似的属性（特征）的数据划分为一组，并且不同组之间的属性相差会比较大。...K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法，比较容易理解且易于实现。..."标准" K-Means算法 ---- KMeans算法的基本思想是随机给定K个初始簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。...KMeans算法在做聚类分析的过程中主要有两个难题：初始聚类中心的选择和聚类个数K的选择。
在学习spark mlib机器学习方面，为了进行算法的学习，所以对原有的算法进行了试验。...从其官网（http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html）上进行了相关文档的介绍学习，并通过其给定的例子包中相关进行测试。...（1）SVM测试（SVMwithSGD，要知道在mahout中都不支持SVM的） （2）Kmeans算法测试 (3) LDA算法测试 （4）PIC算法（超强的迭代聚类算法） （5）推荐系统的...ALS算法测试（利用movie lens数据） 同样的数据，用spark选出的MSE精度似乎比其它网页上介绍的0.46多的值要高。...(6) 关联挖掘（FPGrowth算法） 通过之前的mahout与spark的学习，总体上mahout用起来非常不方便，而spark开发方便，速度更高效
思路：分别使用两个指针p和q, 因为可能q->val==p->val时，此时要删除q所指向的节点，所以需要一个s指针记录q,防止发生断链。
原题样例 给你两棵二叉树的根节点 p 和 q ，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...如果两个二叉树都不为空，那么首先判断它们的根节点的值是否相同，若不相同则两个二叉树一定不同，若相同，再分别判断两个二叉树的左子树是否相同以及右子树是否相同。...内存消耗：35.8 MB，在所有 Java 提交中击败了53.34%的用户 复杂度分析 时间复杂度：O(min(m+n))其中 mm 和 nn 分别是两个二叉树的节点数。...内存消耗：35.7 MB，在所有 Java 提交中击败了72.26%的用户 复杂度分析 时间复杂度：O(min(m+n)) 空间复杂度：O(min(m+n)) ---- 总结 今天是力扣算法题打卡的第二十六天...文章采用 C#和 Java 两种编程语言进行解题 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！
通过聚类算法，我们可以将用户分为几个不同的集群（例如，家庭主妇、学生、职业人士等），以便进行更精准的推荐和营销。...例子：在社交网络分析中，我们可能想要了解哪些用户经常互动，形成一个社区。通过KMeans算法，我们可以找到这些社区的“中心用户”，并围绕他们形成不同的用户集群。...数据集和特征空间 定义：在KMeans算法中，数据集通常表示为一个矩阵，其中每一行是一个数据点，每一列是一个特征。特征空间是这些数据点存在的多维空间，通常与数据集的列数相同。...处理非凸形状集群的能力差 定义：KMeans更适用于凸形状（例如圆形、球形）的集群，对于非凸形状（例如环形）的集群处理能力较差。...通过这种方式，我们可以将大量文本数据进行分类，方便后续的数据分析或信息检索。 ---- 总结 KMeans聚类算法是一种既简单又强大的无监督学习工具，适用于各种数据类型和应用场景。
因此现有的码率控制模型并不适用于编码HDR的视频内容，图c)还给出了本文介绍的改进后的码率控制算法的效果。...4.最新成果 上海交通大学图像所研究团队提出了一种适用于高动态范围视频的码率控制算法，在一定程度上解决了上述问题，在率失真性能和码率控制精准度方面都有着不错的表现，模型结构清晰合理，可实用性强。...该模型借助了传统码率控制模型的优势，对传统码率控制做进一步的优化，使其适用于HDR内容的编码，其最终的模型如下所示。 ?...下表给出了该算法的视频经过解码后与原始算法的率失真性能对比，可以看到，对比原始方法，本算法在Y、U、V分量上都可以有较为明显的增益。 表1. 标准动态范围视频的率失真性能 ?...下图给出了两个序列各个帧的客观质量的改善情况对比，蓝色线为原始算法，红色线为改进后的算法。 ? 图5.
这是一道算法题，写算法题最恨没有图解，懂的人不需要看你的文章，不懂的你再怎么讲解也没有几张图解来得简单易懂，下面来分析一下这道题。...这是一个无序的单链表，我们采用一种最笨的办法，先指向首元结点，其元素值为2，再遍历该结点后的所有结点，若有结点元素值与其相同，则删除；全部遍历完成后，我们再指向第二个结点，再进行同样的操作。...以此类推，直至指针p也遍历完了整个单链表，则算法结束。...继续让q指向的结点的下一个结点与p指向的结点的元素值比较，发现不相等，此时继续移动q，移动过后q的指针域为NULL，说明遍历结束，此时应该移动指针p。...通过比较发现，下一个结点的元素值与其相等，接下来就删除下一个结点即可： 此时p的指针域也为NULL，算法结束。
下面思考如何优化kmeans解决这个问题： 考虑到业务开发的效率等原因，常规的聚类算法中，kmeans常常为优先考虑的算法，但实际运用过程中，需要根据不同的问题有差异化的优化。...所以，常规意义上的kmeans等基于欧式距离的算法这种情况下，使用较为局限。...2.常规等距划分session不适用于生命周期 就用户平台活跃而言，不同用户可采用的用户时间窗口不同，新加入的用户可能可获取的时间长度较短；用户判断过程中的session与平台确定已知的生命周期session...固定判断长度也是不相同的。...同时，kmeans中的距离判断方法不能同时考虑到不同session下的距离计算问题 最简单常规的计算方式： 是补全较短的session的时间窗口，在相同的时间窗口之下，再去计算较短的时间窗口与较长的时间窗口下的生命周期的均值
功能描述： 使用KMeans算法对图像颜色进行聚类，使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。...相关阅读： Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色 参考代码： ? 代码运行时间较长，约10分钟左右。 原始图像： ? 中间过程： ? 最终效果： ?
而垂直社区则是基于一定机制集合了相同属性用户的社区，类别多种多样，如游戏的、二次元的、音乐的、母婴的、医疗的、旅游的、美食的、体育的等等。...垂直社区特别之处在于，它从用户导向需求、APP的整体框架、特殊功能和视觉设计风格等都能够根据自身的用户进行差异化的针对性的设计。因此，垂直社区最大的优势是：能够满足相同属性的用户更多针对化的需求。...比较可行的做法是，让有相同兴趣爱好的用户一看到某个栏目就自然而然地想起自己，想到自身相似的事物或经历，产生分享的动力。 ?...这些根据不同兴趣集合到一起的群体，往往会有相同的爱好、审美，甚至形成了相同的文化。以设计细节体现群体文化，能够让用户对你的社区好感倍增。 ?...垂直社区应该尽量利用垂直领域的特点属性和目标用户的喜好去设计产品，呈现差异化和针对化，聚拢相同属性的用户。具体来说就是为用户创造话题，提高用户的认同感以及营造针对性的氛围。
4.2 k-means 的劣势 需要预设簇数 k：k-means 需要用户事先指定簇的数量 k，而在实际应用中，合适的 k 值往往很难确定。...，适用于层次聚类。...适用场景 k-means：适用于大规模数据，且簇的形状是球形的情况。 层次聚类：适用于小规模数据，且需要层次结构或簇的形状不规则的情况。...DBSCAN 原理 k-means：基于均值和距离的聚类算法。 DBSCAN：基于密度的聚类算法，通过寻找高密度区域形成簇。 适用场景 k-means：适用于数据均匀分布的情况。...GMM (高斯混合模型)：假设数据由多个高斯分布组成，通过期望最大化（EM）算法进行聚类。 适用场景 k-means：适用于簇形状均匀的数据。 GMM：适用于簇形状复杂的数据，能够处理概率归属问题。
上一次，我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票，但是很多网站还允许用户投反对票。就是说，除了好评以外，你还可以给某篇文章差评。...Reddit是美国最大的网上社区，它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头，分别表示"赞成"和"反对"。用户点击进行投票，Reddit根据投票结果，计算出最新的"热点文章排行榜"。...排名算法的代码大致如下： 这段代码考虑了这样几个因素： （1）帖子的新旧程度t t = 发贴时间 - 2005年12月8日7:46:43 t的单位为秒，用unix时间戳计算。...（二） 这个部分表示，t越大，得分越高，即新帖子的得分会高于老帖子。它起到自动将老帖子的排名往下拉的作用。 分母的45000秒，等于12.5个小时，也就是说，后一天的帖子会比前一天的帖子多得2分。...（三） 这种算法的一个问题是，对于那些有争议的文章（赞成票和反对票非常接近），它们不可能排到前列。
大家好，我是努力赚钱买生发水的灰小猿，最近在做开发的时候偶然用到了之前数据结构上的二分查找算法，所以在这里和大家简单的分享一下适用于各种语言的二分查找算法编写。 那么什么叫二分查找算法呢？...二分查找算法定义 所谓二分查找算法，又叫折半查找，一般来说适用于数组元素，具体来说应该是已经按照顺序存储结构排列好的数组元素。...它是一种效率较高的查找算法，通过对顺序表进行折半查找，从而获取到元素序列或查找次数的算法。...，会将该线性表以中间元素分成前后两部分的线性表，当中间元素小于被查找元素时，重新对后一部分的线性表进行二分查询； 反之，若中间元素大于被查找元素时，对前一部分的线性表进行相同的二分查找，当中间元素等于被查找元素时...else { return binary_search_ecursion(a, value, low, middle-1); } } } return -1; } 二分查找的思维方法适用于任何需要进行顺序表查找的语言
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