canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单.快速.精确地方法.每个对象用多维特征空间里的一个点来表示.这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1>T2来处理.基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代.对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加

mongo数据通常过于庞大,很难一下子放进内存里进行分析,如果直接在python里使用字典来存贮每一个文档,使用list来存储数据的话,将很快是内存沾满.型号拥有numpy和pandas import numpy import pymongo c = pymongo.MongoClient() collection = c.mydb.collection num = collection.count() arrays = [ numpy.zeros(num) for i in range(5)

一.处理图形 1.画直线 void drawLine (int startx , int starty , int endx , int endy) 参数列表:直线开始的横坐标.纵坐标,直线结束的横坐标.纵坐标. 2.画矩形 1) 矩形边框:void drawRect(int top , int left , int width , int height ) 2) 实心矩形 :void fillRect(int top , int left , int width , int height) 参

Java中的两个关键字——super.this 神话丿小王子的博客主页 一.super super 是java中方的一个关键字,用它可以引用父类中的成员: super可用于访问父类中定义的属性 super可用于调用父类中定义的成员方法 super可用于在子类构造器中调用父类的构造器 使用super关键字注意事项: 1.当子类和父类都有同名的属性时,在子类中如果要使用父类的属性 super . 属性 2. super只能应用在成员方法和构造方法中,不能用在静态方法中(和this是一样的) 3.如果

往区间上覆盖一次函数,做法是用线段树维护标记永久化. 每次都忘了线段树要4倍空间,第一次交总是RE,再这么手残的话考场上就真的要犯逗了. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int p = 39989; int read(int &k) { k = 0; int fh = 1; char c = getchar(); for(; c &

经典的splay维护凸壳,但是看了看zky学长的题解最后决定写线段树维护标记永久化. Round1考到了这个之后一直没有理解标记永久化,CTSC也因为自己的缺陷丢掉了一些部分分,so sad 看来以后不懂的东西要及时学啊QwQ #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; struct node { double k, b; bool p; node(int xa

并发编程中synchronized一直是元老级角色,我们称之为重量级锁.主要用在三个地方: 1.修饰普通方法,锁是当前实例对象. 2.修饰类方法,锁是当前类的Class对象. 3.修饰代码块,锁是synchronized括号里面的对象. 一.synchronized实现原理 当一个线程试图访问同步代码块时,必须得到锁.在退出或抛出异常时必须释放锁,JVM是基于进入和退出Monitor来实现方法同步和代码块同步. 我们来看下synchronized的字节码: public class Synchr

相关算法 python代码参考http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/9668439#(作少量修改与注释) #coding:utf8 import matplotlib.pylab as plt import numpy as np import cPickle class RBM: def __init__(self,n_visul, n_hidden, max_epoch = 50, batch_size = 110, penalty

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于

题目要求:输入一个表示整数的字符串,把该字符串转换成整数并输出.例如输入字符串"345",则输出整数345. 分析:这道题能够很好地反应出程序员的思维和编程习惯. 的确,自己编写的程序代码如下: #include "stdafx.h" #include<iostream> void String2Num(const char* str); using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) { co

1.ex25接触了字符串函数split().列表函数sorted().pop()函数,整理一下其用法以及其他常见的字符串.列表操作函数如下. (1)split()函数 split()是拆分字符串函数,通过指定分隔符对字符串进行切片,返回分割后的字符串组成的列表(list),每个字符串也可以赋值(或者该称为解包?)给新的变量 语法:str.split(str="",num)[n] 参数解释:str表示分隔符,默认为空格 ,不能为空(""):若字符串中没有分隔符,则把整

Matlab插值计算各时刻磁法勘探日变观测值 在磁法勘探中,消日变影响的改正称为日变改正.进行日变改正时必须设立日变站,观测日变情况.根据日变数据和测点观测时间,对观测数据进行改正. 在本次磁法实习中,日变观测间隔为300s,观测的时间段早于最早的磁力测量,晚于最晚的磁力测量.在整理测量数据进行日变改正时就可以根据进行磁力测量的时刻的日变观测值作日变改正. 假设日变观测数据的记录时刻分别为1000.1300.1600……3700.4000,而进行磁测时的时刻可能为1000-3000之间的任意整数

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

为了实现任意大数的运算,long用BigInteger替换带哦. 好了废话少数,先说数学原理,也就是手算平方根计算机代码实现!那么什么叫手算平方根了??? 手开方图解 据说前苏联的普通工人都会的(毛熊国果然是一个神奇的国度!听到这里我背脊发冷,再次膜拜俄罗斯基础数!!和那令人望而生畏的吉米多维奇了!!! ) 它的计算步骤如下: 1．将被开方数的整数部分从个位起向左每隔两位划为一段,用撇号分开分成几段,表示所求平方根是几位数: 2．根据左边第一段里的数,求得平方根的最高位上的数: 3．从第一段的数

10.0.0.55 Writeup Web 0x01 easyweb 解题思路 题目很脑洞 用户名admin 密码123456进去可得到flag(密码现在换了) 解题脚本 无 Reverse 0x02 2ex 解题思路 题目给了一个ELF和一个out文件, out文件 运行ELF文件, 发现它会根据我的输入给出对应输出, 格式与out文件中的内容相仿 尝试直接爆破, 得到 flag{change53233} 解题脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

遗传算法概述: • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择.适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出.• 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(ge

__author__ = '糖衣豆豆' from numpy import * from os import listdir import operator #从列方向扩展 #tile(a,(size,1)) #实现KNN算法,需要指定k,需要测试数据集,需要训练数据集,类别名(标签), def knn(k,testdata,traindata,labels): #通过shape获得行数 traindatasize=traindata.shape[0] #扩展testdata的维数,tile函数

-------给我那编程盲的女盆友,我怎么感觉是我选了一门课???做了这么多次作业,还是整理出来吧,要知道双鸭山大学心理系单身妹子还是很多啊. 整体-局部范式是心理学的经典实验之一.请尝试利用 MATLAB 的绘图方法制作该实验的若干组刺激材料.每一组刺激材料应当包含两张图片,分别描述局部与整体一致.局部与整体相异的情况,如下图所示: 1 excle 生成一个点阵 (将下列数据复制粘贴在excle中) 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 00 0 1 1 1 1 1 1 1