package com.sb.service.impl; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; import com.sb.entity.SG_GROUPINDEX; import com.sb.entity.SG_PIPEPOINT; //聚合类 不同的地图级别聚合的距离不一样，每一个
5113: Starry Night 时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS 内存限制:65536KByte总提交: 3 测试通过:3 描述 High up in the night sky, the shining stars appear in clusters of various shapes. A cluster is a non-empty group of neighbouring sta
上篇博客介绍的层次聚类，尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。 优化算法 BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法)：聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息，通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类，聚类特征树其实是一个具有两
大致题意就是给出 N个人的兴趣爱好，如果A与B有相同的爱好H1，那么A与B是朋友，如果B与C有相同的爱好H2，那么B与C是朋友，进一步有A与C是朋友。 输入样例分析： 8 //表示有8个人 3: 2 7 10 //表示人物 1有3个爱好，分别是2 7 10 1: 4 //表示人物 2有1个爱好，分别是4 2: 5 3 1: 4 1: 3
Clustering AnalysisK-meanssome basic wordsStepsSSEK-means++StepsShowSoft clustering (FCM)StepsElbow methodSilhouette plots 轮廓Stepshierarchical clusteringStepsdendrogram with heatmapsklearnDBSCANsteps K-means some basic words centroid:质心 medoid：most
一、聚类（无监督）的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、层次聚类 层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一
增量式分级判别回归树（IHDR）|翻译与笔记 为什么翻译这篇发表于2007年的老论文呢？主要有以下四方面原因： （1）这篇论文较清晰地给出增量式学习的概念。 （2）论文有一定的理论与应用方面的价值。 （3）论文的作者仍处于活跃状态，阅读前面的工作有助于理解最新的工作。 （4）经过一轮改换，感觉亲
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6454 聚类方法用于识别从营销，生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。它们是不同类型的聚类方法，包括： 划分方法 分层聚类 模糊聚类 基于密度的聚类 基于模型的聚类 数据准备 演示数据集：名为USArrest的内置R数据集 删
K-means聚类算法 简介 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个
一、YOLO简介 YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和boun
When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in common. You are supposed to find all the c
8.最佳电影聚类分析 将使用电影简介作为原始数据，将总共 100 部流行电影进行聚类分析。IMDb 也称为互联网电影数据库（www.imdb.com），是一个在线的数据库，它提供有关电影、电子游戏和电视节目的大量详细信息。它聚集了电影和电视节目的评论以及简介，并有几个精选影片清单。原始数据地址 h
在进行聚类分析时，机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练，然而，根据不同的问题，需要寻找不同的超参数，即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一：clf.inertia_是一种聚类评估指标，我常见有人用这个。说一下他的缺
Jupyter Notebook Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。 ##安装 Anaconda环境安装了Jupyter Notebook ##启动 Anaconda-
1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法。 2.原理：先随机选择K个质心，根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中，然后根据簇中的样本更新质心，再次计算距离重新分配簇，直到质心不再发生变化，迭代结束。 3.簇内平方和Inertia：采用欧几里得距离，则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和。
专有名词geographic 地理radius 半径范围; 半径（距离）; 用半径度量的圆形面积 redis GEO实现 redis GEO实现主要包含了以下两项技术： 1、使用geohash保存地理位置的坐标。2、使用有序集合（sort set）保存地理位置的集合。（重点：基于sort set存储） redis GEO 方法列表 geoadd 含义：
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as ds import matplotlib.colors #造数据 N=800 centers=4 # 生成2000个（默认）2维样本点集合，中心点5个 data,y=ds.make_blobs(N,centers=centers,random_state=0) #
When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some of their hobbies in common. You are supposed to find all the c
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster from matplotlib import pyplot as plt def hierarchy_cluster(data, method='average', threshold=5.0): '''层次聚类 Arg
