首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

机器学习--基础的最常用的聚算法

基于划分聚算法(partition clustering) K-means:是一种典型的划分聚算法,它用一个聚的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚中的一个点,该算法只能处理数值型数据...基于层次聚算法 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聚,最后对局部聚进行全局聚。...其他基于层次聚算法如下: ?...基于密度聚算法 DBSCAN:DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚算法,该算法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:聚簇的形状没有偏倚,不需要输入要划分的聚个数。 缺点:DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚算法如下: ?

92840

网络最大算法—EK算法

前言 EK算法是求网络最大流的基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广。...没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS?....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候,记录下能进行增广的最大值,同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出,这种算法的性能还算是不错, 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明,这种算法的时间复杂度为 大体证一下: 我们最坏情况下每次只增广一条边,则需要增广

4.9K80
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    算法】聚算法

    小编邀请您,先思考: 1 有哪些算法可以聚?各自有什么特点? 2 聚算法的效果如何评价?...聚方法的分类 主要分为层次化聚算法,划分式聚算法,基于密度的聚算法,基于网格的聚算法,基于模型的聚算法等。...3.1 层次化聚算法 又称树聚算法,透过一种层次架构方式,反复将数据进行分裂或聚合。...在经典聚算法失效的情况下,核聚算法仍能够得到正确的聚。代表算法有SVDD算法,SVC算法。...谱聚算法建立在图论中的谱图理论基础上,其本质是将聚问题转化为图的最优划分问题,是一种点对聚算法。 ? 聚算法简要分类架构图 常用算法特点对比表 ▼ ?

    1.7K130

    算法】相邻最大差值

    问题描述 给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大差值,要求时间复杂度O(N) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想: 1)找出数组的最大值max和最小值min 2)将区间均等的划分为 N + 1份,即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1)找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {

    1.5K40

    ☆打卡算法☆LeetCode 85、最大矩形 算法解析

    一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵,找出只包含1的最大矩阵,返回其面积。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接:85....最大矩形 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积...首先,说一下暴力解法:列举所有可能出现的矩形,枚举矩形所有的左上角和右下角坐标,并检查该矩形是否是面积最大的,但是这样做时间复杂度过高,会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法,找到最高的柱子,并找到它左右的最大高度,拼接成最大的矩形,得到面积就是想要的结果。...思路就是: 枚举矩形的下边界,枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积

    58220

    网络最大算法—Dinic算法及优化

    前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广...,即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1,...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法,我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的(比某标号算法不知道高到哪里去了) 代码 题目链接 #include #include #include

    5.1K70

    懒惰的算法—KNN

    总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是懒的吗?...该算法常用来解决分类问题,具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一,那么待分类值A就属于哪一。...02|算法三要素: 通过该算法的原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围的几个值;第二部分是距离的计算,即找出距离他最近的K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法的原因。 测试算法:将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法:将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...表6-1:来源于网络 现在有一电影A,已知其打斗次数为18,接吻次数为90,需要利用knn算法去预测该电影属于哪一别。

    1.9K50

    机器学习(7)——聚算法算法

    算法 前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法,这章和前面不同,介绍无监督学习算法,也就是聚算法。...我们对数据进行聚的思想不同可以设计不同的聚算法,本章主要谈论三种聚思想以及该聚思想下的三种聚算法。...下面介绍一种最常用的一种最基本的算法—K-Means算法 K-Means算法 K- means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种使用广泛的基础的聚算法,一般作为掌握聚算法的第一个算法。...其次,在利用K-Means算法进行聚之前,需要初始化k个聚中心,在上述的K-Means算法的过程中,使用的是在数据集中随机选择最大值和最小值之间的数作为其初始的聚中心,但是聚中心选择不好,对于K-Means...这个算法的思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大程度降低聚代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇(或者选择最大的簇等,选择方法多种)。

    3.6K70

    算法 ---- 大数据聚算法综述

    文章大纲 简介 聚算法的分类 相似性度量方法 大数据聚算法 spark 中的聚算法算法对比 性能对比 效果对比 参考文献 简介 随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚成为挑战性的研究课题...,面向大数据的聚算法对传统金融行业的股票投资分析、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值, 本文对已有的大数据聚算法,以及普通聚算法做一个简单介绍 聚类分析是伴随着统计学、计算机学与人工智能等领域科学的发展而逐步发展起来的...然而,聚算法又有了长足的发展与进步。 聚算法的分类 相似性度量方法 3)曼哈顿距离(Manhattan Distance)。...大数据聚算法 spark 中的聚算法 http://spark.apache.org/docs/latest/ml-clustering.html spark 支持的聚算法有以下几个: K-means...大数据聚算法综述[J]. 计算机科学(S1期):380-383. [1]伍育红. 聚算法综述[J]. 计算机科学, 2015, 42(0z1):491-499,524.

    1.4K30

    算法

    算法: 聚算法属于无监督学习,没有给出分类,通过相似度得到种类。 主要会讲四种:Kmeans均值,层次聚,DBSCAN,谱聚。 再讲算法前先讲一下几种衡量相似度的方法: 1.欧氏距离: ?...Kmeans选择的时候注意不要选择最大距离的点做为下一个初始值,因为可以最大的这个点是噪音,所以只是要求远的点有很多概率会被选择到。...算法很简单:一开始每一个点都是一个类别,然后计算每一个所有点里面两个距离最小的,合并一个,直到合并到K个类别为止,不阻止他会合并到1的。...刚刚的self.nodelist就是保存过程的,分别保存了开始的150个类别的,30,20,15,10,5个类别的过程。...谱聚是一种基于拉普拉斯矩阵的特征向量的聚算法

    1.9K20

    最大期望算法 Expectation Maximization概念

    在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。...比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,然后观察是否一样多,把比较多的那一份取出一点放到另一个碗中,这个过程一直迭代地执行下去...Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的: L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ; EM算法包括两个步骤:由E步和M步组成,它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数...EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数,它的最大优点是简单和稳定,但容易陷入局部最优。

    95320

    算法题:实现最大(小)栈

    ##题目 实现一个最大(小)栈,即可随时拿出当前栈中最大(小)的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题,目题目也不难,但还是很能考察开发人员的基本功的,所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大(小)值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...)栈顶元素,则将当前栈顶的元素再次入栈 注意:当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随stack正常出栈 这样就能保证stackMax(stackMin)跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大...(小)值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈,和一堆需要入栈的元素 当栈为空的时候,正常入栈 当栈不为空的时候,stack栈正常入栈 stackMax栈中,则需要将入栈元素“3”与栈顶元素...stackMax栈中,则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”,所以将栈顶元素“3”,再次入栈 依次类推,知道所有元素入栈 在这个过程中,stackMax栈的栈顶元素,始终是最大元素

    58030
    领券