1.K-means算法简述以及代码原型 数据挖掘中一个重要算法是K-means.我这里就不做具体介绍.假设感兴趣的话能够移步陈皓的博客: http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 讲得非常好 总的来讲,k-means聚类须要下面几个步骤: ①.初始化数据 ②.计算初始的中心点,能够随机选择 ③.计算每一个点到每一个聚类中心的距离.而且划分到距离最短的聚类中心簇中 ④.计算每一个聚类簇的平均值,这个均值作为新的聚类中心,反复步骤3…

近来有些朋友在做蜘蛛算法,或者在网页上面做深度的数据挖掘.但是遇到复杂而繁琐的html页面大家都望而却步.因为很难获取到相应的数据. 最古老的办法的是尝试用正则表达式,估计那么繁琐的东西得不偿失,浪费我们宝贵的时间. 第二个办法用开源组织htmlparser的包,这个是一个比较老的项目,但是效果估计不是很好,好像不可以深入分析html,只能分析5级的结构: 我这里有个htmlparser的源代码,可以获取所有的超链接的 /* * To change this template, choose T…

最近在看<机器学习实战>这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习. 一 . K-近邻算法(KNN)概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. KNN是通过测量不…

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…

快速排序算法 java 实现 快速排序算法Java实现 白话经典算法系列之六 快速排序 快速搞定 各种排序算法的分析及java实现 算法概念 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 算法思想 先从数列中取出一个数作为基准数. 分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边. 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数. 算法实现 package…

在前面复习了三个简单排序Java数据结构和算法(三)--三大排序--冒泡.选择.插入排序,属于算法的基础,但是效率是偏低的,所以现在 学习高级排序 插入排序存在的问题: 插入排序在逻辑把数据分为两部分,左边:数据是有序的,右边:数据是无序的 上图中的元素2,是最小的数据,但是在最右边,我们需要和之前的元素进行比较,然后每个元素都要后移,直到找到应该插入的位置,这里 对于元素2来说,所有的元素都要后移一位 这个过程将近存在N次复制,移位的次数平均N/2,所以执行效率是O(N^2) 所以如果能以某种…

栈: 英文名stack,特点是只允许访问最后插入的那个元素,也就是LIFO(后进先出) jdk中的stack源码: public class Stack<E> extends Vector<E> { //继承Vector,Vector和ArrayList几乎相同,都是通过数组保存数据,只不过方法有Synchronized修饰 public Stack() { } public E push(E item) { //push,也就是add,把数据保存得add到数组的末尾 addEle…

什么是树? 上面图例就是一个树,用圆代表节点,连接圆的直线代表边.树的顶端总有一个节点,通过它连接第二层的节点,然后第二层连向更下一层的节点,以此递推 ,所以树的顶端小,底部大.和现实中的树是相反的,但是代码一般从顶点开始执行操作 本文会讲述一种特殊的树--二叉树,每个节点最多有两个子节点.普通的树,节点可以多于两个,称为多路树/多叉树 树的术语: 1.路径:顺着节点的边从一个节点走到另一个节点,所经过的节点的顺序排列就称为“路径” 2.根:树顶端的节点称为根.一棵树只有一个根,如果要把一个节点…

k近邻算法是机器学习算法中最简单的算法之一,工作原理是:存在一个样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据和所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据之后,将新数据的每个特征和样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签作为新数据的标签.一般来说,我们只选取样本数据中前k个最相似的数据. Java实现: KNNData.java package KNN; public class KNNData implements C…

近期被图像切割整的天昏地暗的,在此感谢老朋友周洋给我关于分水岭算法的指点!本来打算等彩色图像切割有个完满的结果再写这篇文章,可是考虑到到了这一步也算是一个阶段,所以打算对图像切割做一个系列的博文,于是先写这篇. 啰嗦了这么多!先看效果: 效果一般,存在着非常多过切割现象,但比没使用滤波之前的效果好非常多,过切割是分水岭算法的通病.这个兴许博文会继续解决. 本文用java实现的是基于自己主动种子区域的分水岭算法,注意本文是基于单色的切割,所以将输入图片首先进行灰度化处理,这个比較简单,不多提了:因…