主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立.互不相关的变量,从而减少数据的维数. 1.数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化. 人们在研究问题时,为了全面.准确地反映事物的特征及其发展规律,往往要考虑很多相关指标的变化和影响.尤其在数据挖掘和分析工作中,前期收集数据阶段总是尽量收集能够获得的各种数据,能收尽收,避免遗漏.多变

Matlab实现Flyod求最短距离及存储最优路径 一.实际数据 已知图中所有节点的X.Y坐标. 图中的节点编号:矩阵中的编号 J01-J62:1-62; F01-F60:63-122; Z01-Z06:123-128; D01-D02:129-130. 二.Floyd求所有节点间的最小距离及通过矩阵存储最优路径的节点 function [ optimal,path,maxnum ] = Floyd( distance,liantong,num,p,q ) %Author:ljy %Date:2

原文链接:https://blog.csdn.net/ACdreamers/article/details/18501855 mod4最优路径问题 如下图: 从1到4找出一条路径,要求路径的总长度mod4的余数最小. 分析:一条从1到4的最优路径,在它走到2或3时mod4的余数不一定最小.也就是说,最优策略的子策略不一定最优,所以本问题不满足最优化原理,那么也就不能用动态规划来解决.但是我们可以把它转化为判定性问题,用递推来解决. 设dp[k][i]为bool型数组,表示从1点到k点长度mod4

1 前言 修路问题,辅助减少花费.用栅格进行路径分析. 2 问题阐述 根据题目要求,找出一条从学校通往某目的地的道路,实现以下操作: (1)坡度在30度以上的地形不适合修建道路,适合修路的坡度相等间隔分为5类. (2)地形和土地利用数据对选择道路各影响50%. (3)制作专题图,要求具有标题.图例.指北针.比例尺. 3大概思路 先通过计算坡度坡向等得到成本栅格,利用成本距离栅格和成本栅格计算[成本路径]. 4 具体步骤 4.1 计算坡度并重分类 (1)在ArcGIS中加载目标数据,在[工具箱][

主要的最优(最短)路径算法: 一.深度优先算法:二.广度优先算法:三.Dijstra最短路径:四.floyd最短路径(待): 一.深度优先算法 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到. 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图

题目: 给定一个大小为 N×M 的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右四格 的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.请注意,本题假定从起点一定可以移动 到终点. 限制条件;N, M ≤ 100 测试样例: N=10, M=10(迷宫如下图所示. '#', '.', 'S', 'G'分别表示墙壁.通道.起点和终点) #S######.# ......#..# .#.##.##.# .#........ ##.##.#### ....#....# .#######.# ...

本文来自CSDN博客.转载请标明出处 http//blog.csdn.net/zdb330906531 需求:依据经纬度坐标.取得两个起点与终点,显示最优路径实现导航. 參考官方样例后.我在arcMap上已实现效果,要求改为代码实现. 实现思路:1.创建路径 2.加入位置 3.求解 代码例如以下: ①    创建路径 public INAContext CreateSolverContext(INetworkDataset networkDataset) { IDENetworkDataset

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

3627: [JLOI2014]路径规划 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 186  Solved: 70[Submit][Status][Discuss] Description 相信大家都用过地图上的路径规划功能,只要输入起点终点就能找出一条最优路线.现在告诉你一张地图的信息,请你找出最优路径(即最短路径).考虑到实际情况,一辆车加满油能开的时间有限,所以在地图上增加了几个加油站. 地图由点和双向边构成,每个点代表一个路口,也有可

蚁群算法主要可以分为以下几个步骤:首先,蚁群中的每只蚂蚁都根据地面上信息素浓度的大小找出一条从原点通向终点的遍历所有城市一次的路径(构造路径):然后每只蚂蚁沿着自己刚刚找到的路径回溯,在路径经过的各个component(在旅行商问题中component指的是连接两座城市的那条边)上根据找到路径的整体质量(在旅行商问题中,质量好坏可以用路径总长度的大小来评价)分泌出相应浓度的信息素(更新信息素):当所有蚂蚁都找到了遍历所有城市的路径并通过回溯完成了信息素的更新工作后,所有component上的信息

Δ路径寻找问题可以归结为隐式图的遍历,它的任务是找到一条凑够初始状态到终止问题的最优路径, 而不是像回溯法那样找到一个符合某些要求的解. 八数码问题就是路径查找问题背景下的经典训练题目. 程序框架 process()  初始化vis数组,初始化初始节点到目标节点的移动距离 dfs()搜索到每一个节点,如果不是目标节点,对其依次扩展所有子节点,并判重,全部子节点搜索完全后,改变父节点:如果是目标节点成功返回 输出最少移动步数 input: 2 6 4 1 3 7 0 5 8 8 1 5 7 3 6

试题编号:201412-4试题名称:最优灌溉时间限制: 1.0s内存限制: 256.0MB 问题描述 雷雷承包了很多片麦田,为了灌溉这些麦田,雷雷在第一个麦田挖了一口很深的水井,所有的麦田都从这口井来引水灌溉. 为了灌溉,雷雷需要建立一些水渠,以连接水井和麦田,雷雷也可以利用部分麦田作为“中转站”,利用水渠连接不同的麦田,这样只要一片麦田能被灌溉,则与其连接的麦田也能被灌溉. 现在雷雷知道哪些麦田之间可以建设水渠和建设每个水渠所需要的费用(注意不是所有麦田之间都可以建立水渠).请问灌溉所有麦田最

在上一篇的博客中,我们一起学习了ROS定位于导航的总体框架,这一篇我们主要研究其中最重要的move_base包. 在总体框架图中可以看到,move_base提供了ROS导航的配置.运行.交互接口,它主要包括两个部分:       (1) 全局路径规划(global planner):根据给定的目标位置进行总体路径的规划:       (2) 本地实时规划(local planner):根据附近的障碍物进行躲避路线规划. 一.数据结构         ROS中定义了MoveBaseActionGo

 Motion Planning Library V-REP 从3.3.0开始,使用运动规划库OMPL作为插件,通过调用API的方式代替以前的方法进行运动规划(The old path/motion planning functionality is still functional for backward compatibility and available, but it is recommended not to use it anymore),这样更具灵活性. 运动规划就是在给定的位

[BZOJ2306]幸福路径(动态规划,倍增) 题面 BZOJ 题解 不要求确切的值,只需要逼近 显然可以通过移动\(\infty\)步来达到逼近的效果 考虑每次的一步怎么移动 设\(f[i][j]\)表示走\(i\)步到了\(j\)能够得到的最大权值 \(f[i][v]=max(f[i-1][u])+W[v]*p^i,(u,v)\in G\) 这样的复杂度是\(O(T(n+m))\),\(T\)是自己设定的步数 但是这样子逼近精度很慢 假设\(p=0.999999\),大概要\(10^7\)步

不要问为什么,现在的工作转向了网络路由协议的设计. 传统的网络拓朴结构可以形象的表示为树结构,我们称之为“有中心的网络拓扑结构”,简单地认为很多流量请求最终会汇聚到主干网这样的路由中心,才能转发到下一条路径. 传统的路由协议都是采用单路径路由的方式,简单地认为,从源到目的,所有的包都通过一条路径转发(如果某条最优路径出现了问题,再考虑下一条最优路径),其它链路处于备份状态或无效状态,并且在动态路由环境下相互的切换需要一定时间. 现在问题来了: 1)主干网总有一天会承受不了过多的流量请求: 2)单

A*算法是一类贪心算法,其可以用于寻找最优路径.我们可以利用A*算法来求第k短路径. 一条路径可以由两部分组成,第一部分是一个从出发到达任意点的任意路径,而第二部分是从第一部分的末端出发,到终点的最短路径.两部分正好可以组成一条路径,且每一条路径都可以分解这两部分(允许任意一部分为空).因此当我们已知第一部分的路径A时,设第二部分为B,我们可以尝试预估完整的路径A+B的费用(距离),我们将公式定义为:f(A)=g(A)+h(A).其中g(A)表示第一部分A的已知长度,而h(A)表示路径A到终点的

1 鸢尾花数据集背景 鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集.它是用统计进行分类的鼻祖. sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法,也自带了许多经典的数据集,鸢尾花数据集就是其中之一. 导入的方法很简单,不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的,于是我决定去背后看一看 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 找到sklearn包的路径,发现包可不少,不过现在扔在一边,以后再来探索,我现在要找到是datasets文

博客转载自:https://blog.csdn.net/xmy306538517/article/details/78772066 ROS局部路径导航包括Trajectory Rollout 和 Dynamic Window Approach (DWA)两种方法,理论上来说分别对应base_local_planner和dwa_local_planner两个包,但其实dwa的大部分代码都放在了base_local_planner包里面. 框架 以上接口是局部规划的核心,简单来说: Trajecto

题意 题目链接 Sol zz floyd. 很显然的一个dp方程\(f[i][j][k][l]\)表示从\(i\)到\(j\)经过了\(k\)条边的最小权值 可以证明最优路径的长度一定\(\leqslant N\) 然后一波\(n^4\) dp就完了 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int INF = 1e9 + 10; inline in