在讲Lloyd’s 算法之前先介绍Voronoi图 在数学中,Voronoi图是基于到平面的特定子集中的点的距离将平面划分成区域.预先指定一组点(称为种子,站点或生成器),并且对于每个种子,存在相应的区域,该区域由更接近该种子的所有点组成,而不是任何其他点.这些区域称为Voronoi细胞. 在最简单的情况下,如图所示,我们在欧几里德平面上给出了一组有限的点{p1,...,pn}.在这种情况下每个站点pk只是一个点,其相应的Voronoi单元Rk由欧几里德平面中的每个点组成,其与pk的距离小于或等

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label

K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63

1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y

多校联赛第一场(hdu4862) Jump Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 644    Accepted Submission(s): 275 Problem Description There are n*m grids, each grid contains a number, ranging from 0-9.

Return an array of ones with the same shape and type as a given array. Parameters: a : array_like The shape and data-type of a define these same attributes of the returned array. dtype : data-type, optional Overrides the data type of the result. New

Alice and Bob Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 147    Accepted Submission(s): 22 Problem Description As you know, Alice and Bob always play game together, and today they get a

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 K-Means clustering参数说明: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans class sklearn.cluster

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3584 Cube Problem Description Given an N*N*N cube A, whose elements are either 0 or 1. A[i, j, k] means the number in the i-th row , j-th column and k-th layer. Initially we have A[i, j, k] = 0 (1 <= i, 

神经网络Package [目前还属于草稿版,等我整个学习玩以后会重新整理] 模块Module module定义了训练神经网络需要的所有基础方法,并且是可以序列化的抽象类. module有两种状态变量:output和gradInput [output] forward(input) 利用input对象计算其对应的output.通常input和output都是Tensor类型的.有时候会有例外例如table layers(Tensor的子类).Forward之后,output变量应该被更新为新的值了

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这

calculate the f(n) . (3<=n<=1000000)f(n)= Gcd(3)+Gcd(4)+-+Gcd(i)+-+Gcd(n).Gcd(n)=gcd(C[n][1],C[n][2],--,C[n][n-1])C[n][k] means the number of way to choose k things from n some things. 网络上有这个题的题解,但是都是说打表找规律,没有给出规律的证明.昨天睡前yy了一下,给个证明: 首先规律是: 1.Gcd(n)=

1. adb shell 2. adb version 查看 adb 安装版本 3. adb start-server 启动服务 4. adb kill-server 杀死服务 5. adb get-state 获取设备状态值 6. adb get-serialno 获得一系列的序列号信息 7. adb remount 对其设备读写进行重新安装 8. adb sreboot 重新加载或者是去恢复程序等 9. adb reboot-bootloader 对其重新启动的设备进行加载 9. adb r

原题链接 Problem Description Tom owns a company and he is the boss. There are n staffs which are numbered from 1 to n in this company, and every staff has a ability. Now, Tom is going to assign a special task to some staffs who were in the same group. In

聚类 和 k-means简单概括. 聚类是一种 无监督学习 问题,它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起. k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类,以便使得所获得的聚类满足: 同一聚类中的对象相似度较高:而不同聚类中的对象相似度较小. k - means的算法原理: (文/qinm08(简书作者) 原文链接:http://www.jianshu.com/p/32e895a940a2) 使用K-Means算法进行聚类,过程非常直观:(a

K-MEANS算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出

Cube Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 1956    Accepted Submission(s): 1017 Problem Description Given an N*N*N cube A, whose elements are either 0 or 1. A[i, j, k] means the numbe

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4605904.html Kmeans算法是一种非监督聚类算法,由于原理简单而在业界被广泛使用,一般在实践中遇到聚类问题往往会优先使用Kmeans尝试一把看看结果.本人在工作中对Kmeans有过多次实践,进行过用户行为聚类(MapReduce版本).图像聚类(MPI版本)等.然而在实践中发现初始点选择与聚类结果密切相关,如果初始点选取不当,聚类结果将很差.为解决这一问题,本博文尝试将模拟退火这一启发式算法与Kmeans聚类相结合,实践

Why The Golden Age Of Machine Learning is Just Beginning Even though the buzz around neural networks, artificial intelligence, and machine learning has been relatively recent, as many know, there is nothing new about any of these methods. If so many

网易公开课,第12,13课 notes,7a, 7b,8 从这章开始,介绍无监督的算法 对于无监督,当然首先想到k means, 最典型也最简单,有需要直接看7a的讲义   Mixtures of Gaussians 如果要理解Mixtures of Gaussians,那先回去复习一下Gaussians Discriminant Analysis,高斯判别分析 首先高斯判别分析是生成算法, 所以不会直接拟合p(y|x), 而是拟合p(x|y)p(y), 即p(x,y) p(y)符合伯努力分布,