多线性方程(张量)组迭代算法的原理请看这里:若想看原理部分请留言,不方便公开分享 Gauss-Seidel迭代算法:多线性方程组迭代算法——Gauss-Seidel迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Jacobi迭代算法 def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter()#开始计时 find=0#用于标记是否在规定步数内收敛 X=np.ones(n)#迭代起…

原理: 请看本人博客:线性方程组的迭代求解算法——原理 代码: import numpy as np max=100#迭代次数上限 Delta=0.01 m=2#阶数:矩阵为2阶 n=3#维数:3X3的矩阵 shape=np.full(m, n) shape=tuple(shape) def read_tensor(f,shape):#读取张量 data=[] for i in range(n**(m-1)): line = f.readline() data.append(list(map(e…

多线性方程组(张量)迭代算法的原理请看这里:原理部分请留言,不方便公开分享 Jacobi迭代算法里有详细注释:多线性方程组迭代算法——Jacobi迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Gauss-Seidel迭代算法 def GaussSeidel_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter() find=0 X=np.ones(n) d=np.ones(n) m1=m-1 m…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =…

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的…

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 算法 递归 迭代 动态规划 斐波那契数列 MD 目录 目录递归和迭代什么是递归什么是迭代法递归和迭代的区别动态规划基本思想适用条件斐波那契数列递归法实现迭代法实现动态规划实现 递归和迭代 什么是递归 递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归 一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种…

1.PageRank算法原理   2.基本数据准备 /** * numPages缺省15个测试页面 * * EDGES表示从一个pageId指向相连的另外一个pageId */ public class PageRankData { public static final Object[][] EDGES = { {1L, 2L}, {1L, 15L}, {2L, 3L}, {2L, 4L}, {2L, 5L}, {2L, 6L}, {2L, 7L}, {3L, 13L}, {4L, 2L},…

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法…

参考博客:http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精度要求. ICP 算法的目的是要找到待配准…

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将…