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聚类合并展示

往期回顾 层次聚类(hierarchical clustering)就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解,直到满足某种条件为止,常用方法有UPGMA、ward.D2等。...聚类是层次聚类最常用可视化方法,我们可通过比较聚类来确定最佳分类,详见往期文章层次聚类与聚类和比较聚类。...群落结构 通过层次聚类我们可以对微生物群落进行聚类并以聚类形式进行展示,但是要分析其生态学意义,我们需要结合更多数据来对聚类簇进行解读。...首先我们可以比较不同聚类簇中样品群落结构差异,分析不同微生物类群变化规律,方法如下所示: #读取物种和群落信息 data=read.table(file="otu_table.txt", header...par(mar=c(5,2,3,2)) plot(clusDendro, type="rectangle", horiz=TRUE, xlab="Height") #群落结构柱状图 #调整样品顺序与聚类一致

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决策构建、展示与决策

概述 上一篇文章中,我们介绍了两个决策构建算法 — ID3、C4.5: 决策构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们决策。 2....使用 C4.5 构建决策 有了上一篇日志中,我们介绍 ID3 与 C4.5 算法,递归进行计算,选出每一层当前最佳特征以及最佳特征对应最佳划分特征值,我们就可以构建出完整决策了: 流程图非常清晰...决策可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚,我们可不可以画出决策树结构呢?...:return: 决策叶子结点数目 """ numLeafs = 0 # 初始化叶子 firstStr = list(myTree.keys())[0] secondDict...:param myTree: 决策 :return: 决策层数 """ maxDepth = 0 # 初始化决策深度 firstStr = next

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    js应用字典

    字典又叫前缀或Trie,是处理字符串常见一种树形数据结构,其优点是利用字符串公共前缀来节约存储空间,比如加入‘abc’,‘abcd’,‘abd’,‘bcd’,‘efg’,‘hik’之后,其结构应该如下图所示...假设我有一个题目,要求设计一个存储至少500W量级英文单词数据结构,需要满足下面两个需求: 1.当有新单词加入时,需要判断是否在已经存储单词中,如果不存在则直接插入 2.来了一个单词前缀...,统计一下存储单词中有多少个单词前缀是和该单词前缀相同 下面我们开始来实现这个数据结构: //字典 var triNode = function(key){ this.key = key;...字典一个常用场景有代码补全,输入框单词提示等。 Trie核心思想是空间换时间。利用字符串公共前缀来降低查询时间开销以达到提高效率目的。...Trie也有它缺点, 假定我们只对字母与数字进行处理,那么每个节点至少有52+10个子节点。为了节省内存,我们可以用链表或数组。在JS中我们直接用数组,因为JS数组是动态,自带优化。

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