用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这

B. Position in Fraction time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You have a fraction . You need to find the first occurrence of digit c into decimal notation of the fraction after de

原文:http://www.open-open.com/code/view/1454504432089 此方法传入2个参数,一个是被检索内容所在的表单或者HTML元素的ID,另一为关键字,多个关键字的话,以空格隔开,下边直接上代码分享给大家: /*关键词检索高亮标出 *param idHtmlContent 需要检索的HTML内容ID *param keyword 关键字,多个以空格隔开 */ function keywordHighlight(idHtmlContent,keyword) {

import java.util.ArrayList; import java.util.List; //一个数如果恰好等于它的因子之和,这个数就称为"完数".例如6=1+2+3.第二个完全数是28, //它有约数1.2.4.7.14.28,除去它本身28外,其余5个数相加, //编程找出1000以内的所有完数. public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.print("完数有

二.实例 在test目录下存放了两个文本文件,test1.txt  test2.txt . 比较这两个文件的异同. diff  test1.txt   test2.txt     "5c5" 指两个文件的第5行不同,"12a13,14"指第一个文件比第二个文件少了13行和14行. 我们再运行 diff test2.txt  test1.txt 虽然还是比较的上述两个文件 ,但是输出结果有所不同, "13,14d12"的含义是第一个文件比第二个文件

聚类分析 百度百科:传送门 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的 聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类.聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论.不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致. IRIS (IRIS数据集) 百度百科:传送门 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反

shell中可能经常能看到:>/dev/null  2>&1  eg:sudo kill -9 `ps -elf |grep -v grep|grep $1|awk '{print $4}'` 1>/dev/null 2>/dev/null 命令的结果可以通过%>的形式来定义输出 /dev/null 代表空设备文件 > 代表重定向到哪里,例如:echo "123" > /home/123.txt 1 表示stdout标准输出,系统默认值

涉及到两方面的内容:1. 用鼠标画出矩形.2.在图像上绘制出点的坐标 用鼠标绘制矩形,涉及到鼠标的操作,opencv中有鼠标事件的介绍.需要用到两个函数:回调函数CvMouseCallback和注册回调函数cvSetMouseCallback. 当回调函数被调用时,opencv会传入合适的值,当鼠标有动作时,有所反应,比如画线,描点. void CvMouseCallback(int event,int x,int y,int flags,void * param); event 为鼠标事件类型

centos安装nginx 原文地址:http://www.cnblogs.com/leechenxiang/p/5402960.html 一.什么是nginx 是一个C语言开发的HTTP反向代理服务器,性能非常高 一个俄罗斯的哥们开发的,官方提供的测试性能能够达到5W的并发,我的天呐~,实际测试差不多是2W,而淘宝的牛人可以优化到200W 运行效率非常好,占用的资源也非常低,运行稳定   二.Nginx的应用场景 有哪些 1.http服务器:Nginx是一个http服务可以独立提供http服务

/* Create by sndnvaps<sndnvaps@gmail.com> * data: 2015-04-12* upload 2 datapoint to yeelink.net at the same time * post by sndnvaps * hold on https://github.com/sndnvaps/MyRasPi*/ //upload_client.go import ( "fmt" "io/ioutil" &qu

摘要 分型是计算生物学的一个新兴领域,在临床决策和生物医学科学中有着重要的应用. 虽然机器学习技术在许多生物医学应用中显示出巨大的潜力,但它们在分型中的用途尚未完全理解. 在本文中,我们研究了基于聚类的多倍体生物的阶段化技术的发展,其中在所研究的生物的细胞中每个染色体存在两个以上的拷贝. 我们基于相关聚类的概念,开发了一个称为PolyCluster(多集群)的新框架,然后使用一个有效的聚类合并机制来最小化驻留在每个集群中的短读之间的不一致量. 我们首先引入一个图形模型来量化每对DNA读数之间的相

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

网格分割算法是三维几何处理算法中的重要算法,具有许多实际应用.[Katz et al. 2003]提出了一种新型的层次化网格分割算法,该算法能够将几何模型沿着凹形区域分割成不同的几何部分,并且可以避免过度分割以及锯齿形分割边界.算法的核心思想是先利用模糊聚类的方法分割几何模型,并保留分割边界附近的模糊区域,然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界.算法主要包含以下4个步骤: 1. 计算网格中所有相邻面片之间的距离: 2. 计算每个面片属于不同分割区域的概率: 3. 迭代调整每个面片的概

网格分割算法是三维几何处理算法中的重要算法,具有许多实际应用.[Katz et al. 2003]提出了一种新型的层次化网格分割算法,该算法能够将几何模型沿着凹形区域分割成不同的几何部分,并且可以避免过度分割以及锯齿形分割边界.算法的核心思想是先利用模糊聚类的方法分割几何模型,并保留分割边界附近的模糊区域,然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界.算法主要包含以下4个步骤: 1. 计算网格中所有相邻面片之间的距离: 2. 计算每个面片属于不同分割区域的概率: 3. 迭代调整每个面片的概

对于大型的推荐系统,直接上协同过滤或者矩阵分解的话可能存在计算复杂度过高的问题,这个时候可以考虑用聚类做处理,其实聚类本身在机器学习中也常用,属于是非监督学习的应用,我们有的只是一组组数据,最终我们要把它们分组,但是前期没有任何的先验知识告诉我们那个点是属于那个组的. 当我们有足够的数据的时候可以考虑先用聚类做第一步处理,来缩减协同过滤的选择范围,从而降低复杂度. 对了还想起来机器学习里面也经常用聚类的方式进行降维.这个在机器学习笔记部分后期我会整理. 最终,每个聚类中的用户,都会收到为这个聚类

Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法.它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等.这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点). AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的数据点都作为潜在的聚类中心,称之为exemplar.以S矩阵的对角线上的数值s (k, k)作为k点能否成为聚类中心

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能