一、简介 1 算法原理 头脑风暴优化算法主要由聚类和变异组成。 1.1 聚类 聚类：BSO采用K-means聚类算法，将相似的个体聚成k类，并将人为设定的适应度函数值最优的个体作为聚类的中心。当然，为了避免陷入局部最优，将有概率随机产生一个新个体替换其中 一个聚类中心。 1.2 变异 BSO变异主要 ...
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2021-06-28 20:55:32
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1、聚类分析概述 聚类目前常用来做粗分类，粗分类完再细分类一般用其他算法实现 自顶向下法：分裂；自低向上法：聚合 2、相似性计算方法 2.1连续型属性的相似性计算方法 2.2二值离散型属性的相似性计算方法 2.3多值离散型属性的相似性计算方法 2.4混合类型属性的相似性计算方法 则d(1,2) = ...
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2021-05-24 13:39:30
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这是老师上课布置的一道算法题 刚开始理解还是有些困难的 查阅一些大佬的博客做出如下理解： 1.首先你要先确定你要对相关数据分成几类（或者说是几组） —— 先假定为k 2.再从这些数据中选出 k 个数据（成员）为组长（centroid） —— 为便于理解，下面把数据看成成员 可以随机选择，也可以指定第 ...
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2021-04-23 11:52:16
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Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et. al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBS ...
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2021-01-01 12:03:07
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github地址 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Pandas | 04 K-近邻算法 | 05 线性回归 | 06 逻辑回归 | 07 决策树算法 | 08 集成学习 | 09 聚类算法 | 10 ...
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2020-12-28 10:57:41
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class pattern: x=0 y=0 def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y def dis(a,b): return ((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y))**0.5 eps=0.00001 maxn= ...
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2020-12-14 12:59:58
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1.原理 K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 2、api 3、性能评估 越接近1越好，一般不超过0.7 4、优缺点 优点 1）原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。 2）聚类效果较 ...
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2020-10-05 22:22:47
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基于K-means聚类算法的图像分割：https://www.jianshu.com/p/11d7cde4944d 直线检测。。 ...
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2020-08-03 00:51:15
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原文链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html 谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来 ...
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2020-07-20 13:26:41
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QUBIC 介绍 一种双聚类算法,就其在生物数据解释中的效率和有效性而言，QUIBIC被公认为是最佳的双聚类方法之一。 软件包 该软件包提供了QUBIC算法的R实现，具有显着提高的效率和完善的功能。 说明书 http://bioconductor.org/packages/QUBIC 前提 首要第一 ...
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2020-07-10 13:32:41
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