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2
回答
基于Java的图像
分类
算法
、
、
、
我的目标是实现不同的图像
分类
方法,以显示它们是如何工作的,以及这些方法背后的优缺点。我想用Java尝试和实现的方法包括:K-最近邻
分类
器。我想知道可以用什么来完成Java中已经存在的任务,这样我就可以改变
算法
的运行方式。
浏览 1
提问于2008-11-29
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2
回答
用特定大小的组进行聚类
、
、
、
是否有任何类型的聚类
算法
侧重于形成特定大小的集群?这可以说是一种分组
算法
,而不是一种聚类
算法
。基本上,给定n个数据点和一定大小的固定组k,找出基于某些
分类
器的点到集合的最优分布,这将使给定组中每个点的
分类
器的
距离
最小
。
浏览 4
提问于2014-05-11
得票数 1
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1
回答
检索最近的树与输入树的k最近的邻居?
、
、
、
、
我想使用K-最近邻方法从数据集中检索最近的树到输入树。树中的节点有值,但每棵树中的分支没有标签。第一棵树:(S (V ) (N (P )) (V (V ) (N (D ) (N )我想用k近邻来解决这个问题。你有什么想法来解决这个问题吗?
浏览 2
提问于2013-08-14
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2
回答
你能解释一个支持向量机的输出概率吗?
我正在尝试使用不同的
分类
算法
,比如随机森林,支持向量机,AdaBoost来构建一个二进制
分类
系统。我想使用这些
分类
器的输出来可视化一个分数。然而,考虑到SVMs输出的是一个
分类
,而不是一个概率输出(即到超平面的
距离
,而不是概率),那么将到超平面的
距离
作为某种“伪概率”来使用是否合法?例如,我会对所有样本在超平面的
距离
上做最大-
最小
标度,所以所有的
距离
都是从0到1。 我想要确定,我可以用超平面的
距离
作
浏览 0
提问于2016-12-07
得票数 5
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1
回答
直线上
距离
平方和的极小化
他们的目标是尽量减少居民每天收集邮件所需步行的总
距离
。 我的大楼里住着里的居民,离街道的起点很远。设计一种
算法
,从街道开始计算
距离
m,以
最小
化
距离
的总平方,使居民旅行到邮箱。我的计划是根据街道起点的
距离
对这座建筑进行
分类
。然后,找出居民总数并计算中位数。然后将邮箱放置在与居民中位数相对应的建筑物上。这是解决问题的正确方法吗?
浏览 4
提问于2017-07-21
得票数 1
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1
回答
Python中基于
距离
的
分类
、
、
我有一个大的三维数据集,我需要
分类
以一种特定的方式。我希望类似于k均值聚类方法,但我不想输入集群的数量,而是输入集群的最大半径。另一种方法是,给定一个定义大小的球体,我想找出覆盖所有数据并相应地
分类
的非空球体的
最小
数目。 我想输出一个高度和宽度相同的二维数组,标签表示3D数组中的每个点的球体。同一标号的两点不应有大于最大半径的欧几里得
距离
,不应该是空的,不应该有球体重叠,
算法
应该使用
最小
的球体数来实现这一点。虽然我对这一领域知之甚少,但我研究聚类
算法
已有一段时间了,但还
浏览 0
提问于2018-01-12
得票数 0
1
回答
机器学习:基于特征的目标预测
、
、
、
、
最后的目标是尝试并适应这个问题的几个
算法
(KMeans,DecisinTree,NN.),并检查谁做得最好。谢谢
浏览 0
提问于2020-09-04
得票数 0
4
回答
基于OpenCV的记分板数字识别
、
、
、
我有一个数字“闹钟”字体的每个数字,并设法从视频馈送角度校正,阈值和提取给定的数字下面是我的模板输入示例我的问题是,没有一种
分类
方法可以准确地确定0-9的所有数字。3) cvMatchShapes -这是相当糟糕的,它通常不能区分每个输入数字的2个数字之间的区别对于这样一个简单的问题,我真的很难得到一个
分类
算法
。我觉得我已经很好地清理
浏览 1
提问于2011-11-10
得票数 16
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3
回答
如何处理K-方法中的
分类
特征?
、
、
、
我正在研究聚类
算法
。我在处理泰坦尼克号数据集。它包含6个
分类
特征。我在这个数据集上使用了k均值
算法
。我对
分类
特征使用标签编码。但是我发现
分类
特征应该使用欧几里德
距离
。它应该使用Hamming
距离
。我不需要其他
算法
。我只想在混合特征数据集上使用k--意思。
浏览 0
提问于2020-06-23
得票数 1
1
回答
文本聚类的欧几里德与曼哈顿
距离
、
、
、
、
我正在使用Weka尝试不同的聚类
算法
。当我尝试使用欧氏
距离
的SimpleKMeans
算法
时,我得到了较少的错误
分类
实例,而当我尝试使用曼哈顿
距离
时,得到了更多错误
分类
的实例。文本聚类的最佳
距离
度量是什么?为什么?为什么我得到的结果很不一样?我使用类来聚类评估集群模式。
浏览 3
提问于2013-10-12
得票数 3
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1
回答
最小
距离
算法
、
、
在这个问题中,我的工作是安排n个wifi路由器,以
最小
化任何房屋与最近的wifi路由器之间的最长
距离
。我可以假设这些房子排列在一维空间中。我得到了房屋的位置作为与初始点的
距离
,这些位置是按排序的顺序给出的。另外,我必须在O(m )中解决这个问题,其中m是房屋的数量,L是可以给出的最大位置。我试图弄清楚这一点,但我提出的
算法
都不能以所需的复杂性解决它。感谢您对我将如何解决此问题的任何提示。
浏览 3
提问于2013-03-08
得票数 4
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2
回答
如何在字符串仅为R的数据上运行群集
、
、
、
我试图在一个非常大的数据集中运行一个集群。它只包含用于值的字符串。我已经删除了NA,并与一个虚拟值重新关联。我的K-指R的意思是由于那强迫症而不断失败。社区将如何在这些数据上运行集群。下面是一个10行的假人例子。在这种情况下,让我们调用数据帧: cluster_data 非常感谢ANy的帮助。我正在尝试查看这些列中是否有任何列导致数据较早中断,而另一列则试图理解可能的结构。用K均值进行思想聚类是最好的方法,但不知道如何处理字符串。已经转化为R中的因素,但仍然存在问题。非常喜欢ANy示例代码。
浏览 0
提问于2018-06-20
得票数 0
1
回答
支持向量机(SVM)与两个凸壳间的
最小
距离
、
假设在我们要
分类
的平面(R^2)中有两组可分离点,X和Y。要找到将这两组点分开的最优线(超平面),我们可以:找出X和Y凸壳之间的
最小
距离
线段,并取与这条线中点垂直的线。Edelsbrunner
算法
在O(logn+lognm)时间内完成。但是我想创建点集的凸壳是O(nlogn),所以总体上应该需要O(nlogn)时间。我不知道支持向量机
算法
的时间复杂度。这两种
算法
是否取得了相同的结果?如果没有,他们为什么会有所不同?如果是,为什么我们更喜欢支持向量机
浏览 0
提问于2020-11-14
得票数 1
2
回答
从
分类
特征计算排序函数
、
、
、
、
我正在使用三个功能(x1, x2, x3)进行二进制
分类
。我所有的特征值都在0到1的范围内(单位范围)。我得到了每个特征在
分类
中的重要性如下(即特征重要性)x2 --> 0.5特征3 (x3)在
分类
中所占比例最大,x2次之,x1最少。positively correlatedx3 --> negatively correlated 我想知道是否有可能使用特征重要性和相关性将我的
分类
特性转
浏览 0
提问于2019-05-13
得票数 2
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1
回答
如何在只使用numpy而不使用循环的情况下重写给定的最近邻函数?
、
、
、
、
我有一个关于使用python的最近邻
算法
的作业。我有一个用纯python编写的包含循环的代码。我必须只使用numpy重写和配置函数,而不使用循环。我有一个需要
分类
的未标记的点u,一个
距离
函数和一个训练集(X,Y)。我要写的函数应该返回
距离
u
最小
的点的标签。
浏览 16
提问于2019-04-28
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2
回答
Lab空间中不同
距离
函数的Kmeans聚类
、
、
、
、
我想使用CIE94作为2像素之间的
距离
我读到的是kmeans在“欧几里得空间”中工作,其中位置坐标由代价函数
最小
化(平方差之和)。除了欧几里得之外,在空间中不使用Kmeans的原因通常是“
算法
通常被提出为通过
距离
将对象分配到最近的集群。标准
算法
旨在
最小
化集群内平方和(WCSS)目标,因此通过”
最小
平方和“进行分配,这与通过
最小
欧氏
距离
进行分配完全相同。使用不同于(平方)欧式
距离
的
距离
函数可能会阻止
浏览 2
提问于2015-05-27
得票数 1
1
回答
求最远点
最小
值的双中心
算法
、
我试图想出一种
算法
,允许我在一个无向加权图中找到两个顶点,这样就可以
最小
化到最远点的
距离
。最远点的
距离
基本上是图中两个顶点(u,v)之间的
距离
,即图中任意两个顶点的
距离
(u,v) >=
距离
(x,y)。 我知道如何为一个中心做这个问题(意思是一个顶点,它将最远点的
距离
降到
最小
)。我还阅读了K-中心
算法
,该
算法
允许我找到多个中心。但是我读到,当k=2时,K中心
算法
不起作用。那么,
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提问于2016-11-01
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1
回答
簇间
距离
和簇内
距离
我已经找到了以下计算簇间
距离
和簇内
距离
的公式,我不太清楚它们是如何工作的。簇间
距离
上面的公式不应该有平方根吗? 为什么会有从N+1开始的j索引?或者我应该取质心之间的
距离
作为簇间
距离
?看起来很简单。簇内
距离
呢? 我发现维基百科的公式更难理解。我需要计算这个
距离
,以适当的分组颜色,以创建一个减少颜色调色板,所以我认为这些
距离
越精确,更准确的分组(公式,而不是之间的中心
距离
之间的簇间<em
浏览 4
提问于2014-08-24
得票数 5
1
回答
Dijkstra
算法
:如果有两个或更多具有
最小
权重的节点,该怎么办?
在Dijkstra的
算法
中,如果在
算法
的某一点上有两个或更多的节点具有
最小
的权重,我应该怎么办?在维基百科:在第六步,它说如果有两个或更多的节点具有“
最小
试探性
距离
”,该怎么办? 有人能帮我实现这个
算法
吗?
浏览 3
提问于2012-02-14
得票数 7
回答已采纳
1
回答
为什么迪克斯特拉的
算法
必须在每一轮中提取
最小
值?
、
、
、
、
认为该图适用于Dijkstra
算法
,即不存在负边权。我很难说服自己,Dijkstra的
算法
只有选择每一轮中的
最小
距离
节点才能工作。什么能证明除了
最小
距离
节点外,提取任何东西都会导致Dijkstra
算法
的失败?我正在寻找一个好的论点,但支持的例子是受欢迎的。
浏览 2
提问于2017-04-05
得票数 4
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