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Calinski-Harabasz准则
2024-08-28
kmeans算法原理以及实践操作(多种k值确定以及如何选取初始点方法)
kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE= 对于 而言,求导
R语言中聚类确定最佳K值之Calinsky criterion
Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic
K-means算法性能评估及其优化
1. SSE误差平方和(Sum of Square due to Error): 聚类情况: 计算公式: 注:SSE参数计算的内容为当前迭代得到的中心位置到各自中心点簇的欧式距离总和,这个值越小表示当前的分类效果越好! 参数描述: P表示点位置(x,y). Mi为中心点的位置. SSE表示了,当前的分类情况的中心点到自身分类簇的点的位置的总和. 使用方法: 在聚类算法迭代的过程中,我们通过计算当前得到的中心点情况下的SSE值来评估现在的分类效果,如果SSE值在某次迭代之后大大减小就说明聚类过程基
Python机器学习笔记:K-Means算法,DBSCAN算法
K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调
PHP开发程序应该注意的42个优化准则
PHP 独特的语法混合了 C.Java.Perl 以及 PHP 自创新的语法.它可以比 CGI或者Perl更快速的执行动态网页.用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比,PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行,执行效率比完全生成 HTML标记的CGI要高许多.下面介绍了42个程序的优化准则. 1.如果一个方法可静态化,就对它做静态声明.速率可提升至4倍. 2.echo 比 print 快. 3.使用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)代替字符串连接. 4.在执行for循环之前确定最
Web开发基本准则-55实录-缓存策略
续上篇<Web开发基本准则-55实录-Web访问安全>. Web开发基本准则-55实录-缓存策略 郑昀 创建于2013年2月 郑昀 最后更新于2013年10月26日 提纲: Web访问安全 缓存策略 存储介质连接池 业务降级 并发请求的处理 关键词: 会话串号,Cache-Control头域,缓存穿透,缓存集体失效,缓存重建,缓存雪崩,缓存永不过期,缓存计数器, 二,缓存策略 这里的“缓存”概念不只限于服务器端的“缓存”. 2.1.防会话串号 如果你收到一个投诉,说访问“我的个
Primer – 支撑 GitHub 的 CSS 工具包和准则
Primer 是一个 CSS 工具包,支撑着 GitHub 的前端设计.它的目的仅限于提供通用部件,为我们的开发者提供最大的灵活性,并保持 GitHub 的独特风格.它基于 SCSS 建成,可以通过 Bower 获取,所以很容易在自己的项目中包括全部或部分. 在线演示 源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效
25条来自 Google 的移动网站设计准则
越来越的用于通过移动设备访问网络,因此对于企业来说,现在比以往任何时候都更需要一个移动网站.但是,怎么样才能制作一个优秀的移动网站呢? 为了回答这个问题,Google 与 AnswerLab 合作,研究如何一系列用户如何与不同类型的手机网站互动.谷歌建立了移动网站设计的25个原则,以帮助企业构建用户体验优秀的移动网站. 您可能感兴趣的相关文章 太赞了!超炫的页面切换动画效果[附源码下载] 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选框(Checkbox)效果 超赞!基于
C++学习准则
C++学习准则 1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的): 2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>(C++编程思想,翻译的非常差): 3.看<The C++ Programming Language>(这本东西有影印板的)和<Inside The C++ Object Model> ,不要因为他们很难而 我们自己是初学者所以就不看: 4.不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我
[原创]用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则
[原创]用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优
Web开发基本准则-55实录-Web访问安全
Web开发工程师请阅读下面的前端开发准则,这是第一部分,强调了过去几年里我们注意到的Web工程师务须处理的Web访问安全基础点.尤其是一些从传统软件开发转入互联网开发的工程师,请仔细阅读,不要因为忽视这些基础点而制造一个又一个的漏洞或突发事件. Web开发基本准则-55实录-Web访问安全 郑昀 创建于2013年2月 郑昀 最后更新于2013年10月14日 提纲: Web访问安全 缓存策略 存储介质连接池 业务降级 并发请求的处理 关键词: Session Hijacking,XSS(Cross
[css] 页面重构“鑫三无准则” 之“无宽度”准则
原创文章,转载请注明来自张鑫旭-鑫空间-鑫生活[http://www.zhangxinxu.com]本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=1152 一.关于“鑫三无准则” “鑫三无准则”这个概念早在去年我写“关于Google圆角高光高宽自适应按钮及其拓展”一文时就已经提到了.这是自己在页面重构的经验中总结出来的一套约束自己CSS的准则,即“无宽度”.“无图片”和“无浮动”,目的是使CSS布局模块化以及增强可扩展性. 此准则是针对我个人的,可能没有
【干货分享】Google 的设计准则,素材和资源
在谷歌,他们说, “专注于用户,所有其它的就会水到渠成 ”.他们遵循设计原则,寻求建立让用户惊喜的用户体验.谷歌一直挑战自己,为他们的用户创造一种视觉语言,综合优秀设计的经典原则和创新.谷歌设计规范是一份活的文件,因为它们继续更新最新的设计原则和细节.这是一份值得每位设计师收藏和学习的准则. 您可能感兴趣的相关文章 Web 开发中很实用的10个效果[附源码下载] 精心挑选的优秀jQuery Ajax分页插件和教程 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件 让网站动起来!12款优秀的 jQ
Web 前端性能优化准则
准则01:尽量减少http请求 “只有10%-20%的最终用户响应时间花在接收请求的HTML文档上,剩下的80%-90%时间花在HTML文档所引用的所有组件(图片,script,css,flash等等)进行的HTTP请求上” 1.图片地图的使用 图片地图允许你在一个图片上关联多个URL.目标URL的选择取决于用户单击了图片上的哪个位置. 以导航栏为例,当点击图标的时候将打开一个新的窗口.要实现的效果如下图 我们可以通过使用五个分开的图片,然后让每个图片对应一个超链接.然而这样无疑就产生了5个Ht
多准则决策模型-TOPSIS评价方法-源码
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多准则决策模型-TOPSIS方法
多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估
线性判别分析(LDA)准则:FIsher准则、感知机准则、最小二乘(最小均方误差)准则
准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向
编写更少bug的程序的六条准则
如何编写更少bug的程序? 尽可能避免常见的程序错误. 沟通设计先行 + 编写可复用代码 + 做得更多 + 做的更少 + 创造“编程心流”+ 严格的程序测试 一. 沟通设计先行 为避免需求或业务逻辑理解的不完全或偏差, 或者设计上存在较大的缺陷, 导致后期不必要的返工, 耗费宝贵的时间和精力, 编程开发遵循的首要准则是沟通设计先行: 与需求方.业务方和工作伙伴多多沟通交流, 进行设计评审, 能够有效地减少因为需求.业务
[css] 【转载】 精简高效的CSS命名准则/方法
原文链接:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2010/09/%E7%B2%BE%E7%AE%80%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84css%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%87%86%E5%88%99%E6%96%B9%E6%B3%95/ 一.“无”的哲学 佛家讲究“因果报应”,有果必有应.此段看似与主题没有血缘关系,实际讲的是“因”. 我个人比较喜欢老子的道家思想,并喜欢以其思想解释学习与工作中遇到的一些问题.例如我之前写过的“
软件测试技术(六)——白盒测试之控制流覆盖准则+Visual Studio 2013单元测试
一.目标程序 单片机发送的A/D转换结果的整体格式为:[DLE][STX]Message[CHKSUM][DLE][ETX],其中[]括号中的字符为16进制的助记符,并非ASCII码.其中:[DLE]=0x10, [STX]=0x02, [ETX]=0x03.Message: 为AD转换结果+1个字节的ChkSum,Message长度最大为100字节.其中AD转换结果为16进制的传感器数据.例如:x=(1023)D=0x3FF,y=0x201,z=0x301,a=0x3D5,b=0x1A5,则单
T4 文本模板编写准则
如果要在 Visual Studio 中生成程序代码或其他应用程序资源,遵守以下一般准则可能非常有帮助. 它们并不是一成不变的规则. 设计时 T4 模板准则 设计时 T4 模板是在设计时在 Visual Studio 项目中生成代码的模板. 有关更多信息,请参见使用 T4 文本模板生成设计时代码. 生成应用程序的可变部分. 对于在项目期间可能更改的应用程序部分,或将在不同版本的应用程序之间更改的应用程序部分,代码生成最为有用. 可将这些可变部分与较固定的部分相分离,以便更容易确定必须生成的内容.
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java 正则表达式匹配 html中特定开头图片路径
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