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研究特定对象在集合中任意传递的算法。
蒋宏伟
2006-08-07 09:39:50
各位老大,请教一个问题。
现要研究一个特定对象被一个集合中的对象之间任意传递。研究这个对象的传递路径。这是属于算法里的哪一个范畴
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研究特定对象在集合中任意传递的算法。
各位老大,请教一个问题。 现要研究一个特定对象被一个集合中的对象之间任意传递。研究这个对象的传递路径。这是属于算法里的哪一个范畴
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蒋宏伟
2006-08-07
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哦更正一下错误,是多个对象的多个实例
现需要解决的问题有
单个对象实例传播的整条路径
单个对象是否出现交叉或重复
数据挖掘
中
聚类
算法
概述
1 聚类方法概述 聚类方法是将物理或抽象
对象
的
集合
组成为由类似的
对象
组成的多个类的过程被成为聚类。由聚类所组成的簇是一组数据
对象
的
集合
,这些
对象
与同一簇
中
的
对象
彼此类似,与其他簇
中
的
对象
相异。在许多应用
中
,可以将一些簇
中
的数据
对象
作为一个整体来对待。 聚类是
研究
数据间逻辑上或物理上的相互关系的技术,其分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别,还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。它
各种聚类
算法
的介绍和比较
一、简要介绍1、聚类概念聚类就是按照某个
特定
标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据
对象
的相似性尽可能大,同时不在同一个簇
中
的数据
对象
的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。 2、聚类和分类的区别聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类
中
那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。 Clustering (聚类),
聚类分析学习(二)DBSCAN
算法
学习
一.DBSCAN
算法
简介 1.DBSCAN
算法
是一个比较有代表性的基于密度的聚类
算法
。 2.与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大
集合
,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库
中
发现
任意
形状的聚类。 3.基于密度的聚类
算法
的优点 (1)可以发现
任意
形状的簇。 ...
【聚类
算法
】常见聚类
算法
总结
转自:https://blog.csdn.net/u010062386/article/details/82499777 感谢博主 1.常见
算法
1.原型聚类 “原型”是指样本空间
中
具有代表性的店。此类
算法
假设聚类结构能够通过一组原型刻画,通常情形下,
算法
先对原型进行初始化,然后对原型进行迭代更新求解。–西瓜书 (1).K均值聚类(K-Means) 给定样本集D={x1,x2,..xn},...
4.聚类集成
算法
概念 现有的聚类
算法
不具备通用性,没有一种
算法
可以解决所有的聚类问题。总结一下聚类
算法
的缺点:1)参数的设定很大程度上决定聚类结果;2)大多数聚类
算法
对于数据集的真实簇个数难以判断;3)不同的聚类
算法
处理同一数据集可能产生不同的聚类结果。在现实
中
,多维数据集可能具有各种形状或结构,其簇结构使用单一聚类
算法
无法分辨。于是引出了聚类集成这一
算法
。 聚类集成
算法
,简单来说就是用聚类
算法
多生成几次聚类结果,然后寻找一个包含所有聚类结果“优点”的聚类结果。 聚类集成学术一些的定义是:聚类集成指的是给定一个聚类结果
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