目录 专栏导读一、题目描述二、输入描述三、输出描述四、解题思路五、Java算法源码六、效果展示1、输入2、输出3、说明 专栏导读 本专栏收录于《华为OD机试（JAVA）真题（A卷+B卷）》。 刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。 一、题目描述 给出数字K，请输出所有结果小于K的整数组合到一起的最少交换次数。 组合一...

聚类算法的性能评估是什么？ 聚类是无监督学习的一种常用技术，用于将相似的数据点分组在一起。然而在实施聚类算法后，一个关键的问题便是如何评估其性能或质量。由于聚类是无监督的，因此评估其性能相对更为复杂。本文将探讨多种用于评估聚类性能的指标，包括肘部法则、轮廓系数、Davies–Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数、Fowlkes-Mallows指数、Rand指数、Jaccard系...

th Noise）算法来进行这样的分析。 假设有一组交通流量数据，数据中包括每个路口的车流量。 通过DBSCAN算法可以找到车流量最大的路口，并据此进行进一步的道路优化。 文章目录 DBSCAN 密度聚类 sklearn实现 Sklearn API参数详解与调参 ...

速地将这些商品进行分类呢？这样不仅能提高用户的购物体验，还能帮助商家更有效地管理商品。那么有什么好的方法可以解决这个问题呢？ 答案就是使用机器学习算法来进行商品分类。今天，我要介绍的就是一种非常高效的聚类算法，叫做“MiniBatchKMeans”。 假设我们有以下几种商品和它们对应的价格和销量： 通过MiniBatchKMeans算法可以将这些商品分类为两类，一类是电子产品，另一类是家具。 ...

聚类分析是一种无监督学习方法，广泛应用于各种领域，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。通过将相似的对象组合在一起，聚类有助于揭示数据的内在结构，从而为进一步的数据分析和决策提供有用的洞见。本文深入探讨了14种不同的聚类算法，包括KMeans、DBSCAN、AgglomerativeClustering等，从多个角度进行了全面的比较和分析。这些角度包括算法的基本原理、应用场景、数据可视...

规划问题？ 城市规划者们面临一个复杂问题：如何合理地规划土地，使商业、居民、公园和其他设施互相便利，同时又不互相干扰？解决这个问题不仅需要对土地进行精准的分类，还要考虑到土地之间的相互关系。 借助层次聚类算法（Agglomerative Clustering），规划者们可以将相似的土地区域聚合在一起，形成有层次的结构。例如，在纽约市的规划中，这种算法被用于将商业、居民、和休闲区域明确划分，同时考虑到交...

的社交活跃数据： 通过应用亲和力传播算法，输出结果可能会显示用户A和用户B更活跃，更可能成为好友，而用户C和用户D则较不活跃，同样更可能成为好友。 Affinity Propagation 亲和力传播聚类 亲和力传播（Affinity Propagation）是一种数据聚类算法，主要用于自动地将相似的数据点分为一组。与其他聚类算法不同，亲和力传播不需要预先指定群体（或簇）的...

文章目录 K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES 算法DIANA算法 高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结 K均值聚类 步骤： Step1：随机选取样本作为初始均值向量。 Step2：计算样本点到各均值向量的距离，距离哪个最近就属于哪个簇 Step3：重新计算中心点作为均值向量，重复第二步直到收敛常见距离 曼哈顿距离（街区距离）欧氏距离切比雪夫距离（棋盘距离）闵氏距离（结合前三种）余...

目录 K-Means 算法 K-Means 术语 K 值如何确定 K-Means 场景 美国总统大选摇争取摆选民 电商平台用户分层 给亚洲球队做聚类 ​编辑 其他场景 K-Means 工作流程 K-Means 开发流程 K-Means的底层代码实现 K-Means 的评价标准 K-Means 算法 对于 n 个样本点来说，根据距离公式（如欧式距离）去计 算它们的远近，距离越近越相似。按照这样的规则，我...

文章目录 一、简介 二、实现代码 三、实现效果 参考资料 一、简介 1. 首先，我们需要提供一个种子点集合，对种子点集合进行初始的聚类操作，聚类的评估器（即聚类条件），可以指定为法向评估，也可以是距离评估，以此我们就可以提取出点云中各个位置的组件部分。 2. 合并组件（即合并初始聚类的类别）。基于之前的聚类操作，可以确定每个点所属组件类别，执行合并操作将组件进行合并。 3. 最后，根据我们设置的条件...