# -*- coding: cp936 -*- import random import networkx as nx from networkx.generators.classic import empty_graph def powerlaw_cluster_graph(n, m, p, seed=None): """Holme and Kim algorithm for growing graphs with powerlaw degree distribution

尽可能延后变量定义式的出现.这样做可增加程序的清晰度并改善程序效率.

一.当函数声明和函数定义式(变量赋值)同名时 function ledi(){ alert('ledi1'); }; ledi(); var ledi = function (){ alert('ledi2'); }; ledi(); 执行顺序: var ledi: function ledi(){ alert('ledi1'); }; //预编译结束 ============== ledi(); ledi = function (){ alert('ledi2'); }; ledi(); 函数

引言 每一次构造和析构都需要成本,因此我们在设计代码的时候,应该尽可能考虑到构造和析构的成本. 第一节 延后实现 考虑有以下的代码: void encrypt(string& s); string encryptPassword(const sting& password) { string encrypted; if (xxxxx) { throw logic_error("xxxxxx"); } encrypted = password; encrypt(encry

(一) 那么当程序的控制流到达这个变量定义时.变承受构造成本:当变量离开作用域时.便承受析构成本. string encryptPassword(const std::string& password) { using namespace std; string encrypted; if(password.length() < MinimumPasswordLengt) { throw logic_error("Password is too short") } -//

这个条款从字面意思还是很好理解的,就是在使用这个变量前才去定义,而不是很早就定义了它,而在很后面的时候才去使用.这个条款只适用于对变量声明位置没有要求的语言,比如C++.对于像C或者一些脚本语言,语法要求变量声明放在函数开始处,这个条款就不能使用了. 但其实从使用的角度而言,如果不是语法的硬性要求,还是在变量使用前再去定义变量的做法比较好.这有几点原因,最直观的就是可读性比较好,程序员在阅读代码时,看到一个陌生的变量名,不用向上翻好几页才看到它的定义类型,而且对于开发者而言,也不会出现前面定义了

NOTE : 1.尽可能延后变量定义式的出现时间.这样做可增加程序的清晰度并改善程序效率.

转自http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6838956 Clustering coefficient的定义有两种:全局的和局部的. 全局的算法基于triplet.triplet分为开放的triplet(open triplet)和封闭的triplet(closed triplet)两种(A triplet is three nodes that are connected by either two (open triplet) or

h(x)=−log2p(x) 考虑一个离散型随机变量 x,当我们观测到该变量的一个特定值,问此时我们通过该值获得的关于该变量的信息量是多少? 信息量可视为"意外的程度"(degree of surprise)关于对该随机变量 x 的掌握: 如果该事件发生了,而我们事先被告知,该事件极不可能(highly improbable)发生,将会比被告知该事件极极可能发生(very likely)获得更可能多的信息, 又或者当我们确定(certain)该变量会发生,且事件确实发生时,我们获得的信

二项式系数,也是我们常用的组合数,最直观的组合意义就是从n个元素取k个元素所有可能的情况数,因此我们自然的得到下面二项式系数的定义式. 那么我们通过具有组合意义的二项系数,给出更加一般的二项式系数的定义: 通过上文给出推广形式的二项式系数,容易推得恒等式3. 但是我们注意到,在第二个恒等式的推导中,我们运用了对称恒等式. 而对称恒等式的使用要求上指标非负,这是否意味着对于第二个恒等式我们需要限制r的范围? 答案是否定的?该恒等式依然对实数r成立. 因为首先这个恒等式(下指标不变的相伴恒等式)必然

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-kmeans/ 感谢! Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bi

Posted: Oct 14, 2013 Tags: clusterHadoopkmeansMahoutR聚类 Comments: 13 Comments Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 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.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在学习BIRCH算法过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,利用层次结构的平衡迭代归约和聚类)是由T. Zhang等人[1]于1996年为大量聚类设计的一种层次聚类方法. 1.聚类特征(Clustering Fea

作者:桂. 时间:2017-04-14   06:22:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF),主要有: 1)准则函数及KL散度 2)NMF算法推导与实现 3)拉格朗日乘子法求解NMF(将含限定NMF的求解 一般化) 谱聚类可以参考之前的文章: 1)拉普拉斯矩阵(Laplace

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X

上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类(又称层次聚类)算法,通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较,显然这些权威的快捷方法更为高效,那么本篇就系统地介绍一下Python与R各自的系统聚类算法: Python cluster是Scipy中专门用来做聚类的包,其中包括cluster.vq矢量量化包,里面封装了k-means方法,还包括cluster.hierarchy,里面封装了层次聚类和凝聚聚类的方法,本文只介绍后者中的层级聚类方法,即系统聚类方法,先从一个简单的小例

聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小.聚类算法是无监督的算法. 常见的相似度计算方法 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离 在上述的计算中,当p=1时,则是计算绝对值距离,通常叫做曼哈顿距离,当p=2时,表述的是欧式距离. 杰卡德相似系数(Jaccard) 杰卡德相关系数主要用于描述集合之间的相似度,在目标检测中,iou的计算就和此公式相类似 余弦相似度 余弦相似度通过夹角的余弦来描述相似性