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搜索关键字:clustering    ( 336个结果
九、数据库群集部署、配置(一)
九、数据库群集部署、配置(一)添加故障转移群集功能1.分别在SQL01,SQL02上打开Powershell命令提升符,执行如下命令添加故障转移功能,如图Add-WindowsFeature-SourceZ:\sources\sxsNET-Framework-Features,NET-Framework-Core,Failover-Clustering,RSAT-Clustering,RSAT-Clus..
分类:数据库   时间:2015-05-22 02:07:16    阅读次数:395
十、RD 虚拟主机配置(三)
十、RD虚拟主机配置(三)4.连接ISCSI共享存储1.MPIO添加、配置为RDVH01,RDVH02两台爱服务器添加多路径I/O和故障转移功能,在Powershell中执行Add-WindowsFeatureMultipath-IO,Failover-Clustering,RSAT-Clustering,RSAT-Clustering-PowerShell,RSAT-Clustering-Mgmt,RSAT-Clu..
分类:其他好文   时间:2015-05-22 02:06:57    阅读次数:307
link privacy between labeled vertics
There are two main mechnisms for preserving link privacy between labeled vertices. The first approach is to perform clustering of vertices and ed...
分类:其他好文   时间:2015-05-21 19:23:06    阅读次数:98
简单易学的机器学习算法——谱聚类(Spectal Clustering)
一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示     在复杂网络的表示中,复杂网络可以建模成一个图,其中,表示网络中的节点的集合,表示的是连接的集合。在复杂网络中,复杂网络可以是无向图、有向图、加权图或者超图。 2、网络簇结构     网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure),是复杂...
分类:编程语言   时间:2015-05-15 13:42:42    阅读次数:178
POJ 3241 Object Clustering 二维平面曼哈顿距离最小生成树
题目链接:点击打开链接 题意: 给定二维平面上的n个点坐标,常数k 下面n行给出坐标 求一个最小生成树,问第k大的边是多少。 任意两个点间建一条边的花费是其曼哈顿距离。 思路:转自:点击打开链接 一、曼哈顿距离最小生成树 曼哈顿距离最小生成树问题可以简述如下: 给定二维平面上的N个点,在两点之间连边的代价为其曼哈顿距离,求使所有点连通的最小代价。 朴素的算法...
分类:其他好文   时间:2015-05-14 18:39:40    阅读次数:115
实现Tomcat 8 Clustering/Session Replication环境
目录1、环境概述2、时间同步3、实现过程4、测试5、讨论及总结1、环境概述测试环境拓扑如下:clients|httpd/\tomcat1tomcat2tomcat、httpd的安装已不再重复,但版本在这里说明:httpd服务器(以负载均衡方式工作)[root@lbconf.d]#cat/etc/issue CentOSrelease6.4(Final) Kernel..
分类:其他好文   时间:2015-05-12 19:01:16    阅读次数:240
数据挖掘之clara算法原理及实例(代码中有bug)
继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法本文将继续介绍第二种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法clara算法能够说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样.clara(clustering...
分类:编程语言   时间:2015-05-11 17:40:33    阅读次数:457
EM算法嗅探
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。...
分类:编程语言   时间:2015-05-10 17:23:37    阅读次数:342
【machine learning】GMM算法(Python版)
事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率,又称作 soft assignment 。...
分类:编程语言   时间:2015-05-08 18:10:52    阅读次数:367
clustering algorithms
Definition of distance between data: (1) Hamming Distance:d(i,j)=sum(abs(x(i,k)-x(j,k))) | k from 1 to m (2) Euclid Distance:d(i,j)=sum((x(i,k)-x(j,k)...
分类:其他好文   时间:2015-05-07 20:17:51    阅读次数:137
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