目前决定cluster数目的常用方法是手动地决定cluster的数目 哪个K是正确的? 上图中的数据集,我们可以说它有4个clusters,也可以说它有2个clusters,但哪个是正确答案呢?其实这儿没有正确答案,数据集要划分的cluster的数目本来就是模拟两可的,可以是2个,3个,4个.这也是无监督学习的一部分,因为我们的数据集没有标签,所以没有清晰的答案.所以做一个能自动求出K值的算法是非常困难的 通过肘部法则(elbow method)来选择K值 通过画K与cost function的…

用递归法计算从n个人中选择k个人组成一个委员会的不同组合数分析: 1.如果k>n,结果为0 2.k=n时,只有1组 3.k<n的时候,可以把解空间分为两部分:假设其中一个人叫X,那么选X的解和不选X的解加起来就是总的解.不选X的话,那么在剩下的n-1个人中选k个.选X的话,在剩下的n-1个人中再选k-1个.#include <iostream>using namespace std; int c(int n, int k){    if(k > n)        retur…

原题链接:codeforce 267 Div2 C 问题描述: 给定长度为n的数组a[],从中选择k个长度为m的子数组,要求和最大. 形式描述为:选择$k$个子数组[$l_1$, $r_1$], [$l_2$, $r_2$], ..., [$l_k$l1, $r_k$] (1 ≤ $l_1$ ≤$r_1$ ≤$l_2$ ≤ $r_2$ ≤... ≤$l_k$ ≤ $r_k$ ≤ n; $r_i-r_i+1$), 使得$\sum_{i=1}^{k}\sum_{j=l_i}^{r_i}p_j$ 问题…

题目:设计一组N个数,确定其中第k个最大值 1,普通方法(先排序,然后遍历,得到第k大的数)      注:如果是数组,直接arr[k],我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序,然后取出前k大,总的时间复杂度为O(n*logn + k),即O(n*logn ) 2.利用部分排序,以避免N-K个数字的排序,例如用选择排序,或者冒泡排序,K次选择后即可得到第k大的数.总的时间复杂度为O(n*k) 此方法在k很小的时候,效率不错 3.利用堆排序:建立大顶堆,每次弹出最大值,然后调整堆,再次建立大顶…

一.题目描述 描述: 输入n个整数,输出其中最小的k个. 输入: 输入 n 和 k 输入一个整数数组 输出: 输出一个整数数组 样例输入: 5 2 1 3 5 7 2 样例输出: 1 2 二.Top K问题 对于 Top K 问题有很多种解法. 解法一:排序 相信很多人会首先想到这种方法,先把数组按升序/降序进行排序,然后输出 K 个最小/最大的数. 常规的排序方法时间复杂度至少是Θ(nlog2n).(快排或堆排序) 可能你会说,我们可以使用线性时间的排序算法.当然可以,但通常它们对输入的数组有…

所谓K短路,就是从s到t的第K短的路,第1短就是最短路. 如何求第K短呢?有一种简单的方法是广度优先搜索,记录t出队列的次数,当t第k次出队列时,就是第k短路了.但点数过大时,入队列的节点过多,时间和空间复杂度都较高. A*是在搜索中常用的优化,一种启发式搜索.简单的说,它可以用公式表示为f(n) = g(n) + f(n),其中,f(n)是从s经由节点n到t的估价函数,g(n)是在状态空间中从s到n的实际代价,h(n)是从n到t的最佳路径估计代价.在设计中,要保证h(n)<= n到t的实际代价…

13.1 Write a method to print the last K lines of an input file using C++. 这道题让我们用C++来打印一个输入文本的最后K行,最直接的方法是先读入所有的数据,统计文本的总行数,然后再遍历一遍打印出最后K行.这个方法需要读两遍文件,我们想使用一种更简便的方法,只需要读取一遍文本就可以打印出最后K行,这里我们使用一个循环数组Circular Array,原理是我们维护一个大小为K的字符串数组,当数组存满后,新进来的数据从开头开始…

2的10次方是k k就表示2的10次方 2的16次方,解读为 2的6次方(64)*2的10次方(k)  简写为64k    64k=64*k 同理2的20次方  解读为2的10次方*2的10次方  k*K=1M 64kb =64*k*b k=1024=2的10次方 b=bit=2…

本文简述了以下内容: (一)生成式模型的非参数方法 (二)Parzen窗估计 (三)k近邻估计 (四)k近邻分类器(k-nearest neighbor,kNN) (一)非参数方法(Non-parametric method) 对于生成式模型(Generative model)来说,重要的地方在于类条件概率密度 $p(\textbf x|\omega_i)$ 的估计.上一篇介绍的参数方法,假定其是一个固定的分布密度形式,然后估计这个显式表达的函数中未知的参数.但这里存在两个问题:首先,假定的形式…

//快速排序:Partition分割函数,三数中值分割 bool g_bInvalidInput = false; int median3(int* data, int start, int end){ int middle = (start + end) >> 1; if (data[start] > data[middle]) std::swap(data[start], data[middle]); if (data[start] > data[end]) std::swap…