虽然 IVF 索引在使用中功能强大，但它们通常需要完全重建才能适应新数据或删除旧数据，这可能很耗时，并会阻碍实时搜索功能。...指导这种结构的原则是最小化图中任意两点之间的路径长度，确保每个点都可以通过少量跳跃从任何其他点到达。这是通过将数据组织成多个层来实现的，每个后续层都提供了对数据的更精细的视图。...它们还存在可扩展性差和难以更新索引的问题，因为新的数据点被添加或删除。 HNSW 通过其多层分层方法解决了这些问题。它允许通过在每一层减少维数并动态调整图的结构来实现高效搜索，而无需完全重建。...顶层具有最少的节点，充当搜索查询的入口点，便于快速遍历数据空间。每个后续层都增加了密度，添加了更多细节，直到到达底层，其中包含所有数据点。 初始化: 从空结构开始。...节点在每一层中具有的连接数或边数可以是固定的或可变的，受参数的影响，例如图的所需稀疏度或密度。 构建分层结构 图构建 图构建使用数据点填充分层结构，并根据相似性或接近度建立连接。
如何检测异常值？ 如何处理异常值？ 什么是异常值？ 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？...异常值扭曲了我们的分析结果。 在上面的示例中，如果从数据集中移除异常值，可以获得更准确、不会被误导的测试结果。 如何检测异常值？ 可以通过许多不同的方式检测异常值。...要找到 IQR，需要先将数据从最低到最高排序。然后将数据分成 4 个相等的部分，并指定 Q1、Q2、Q3 称为第一、第二和第三四分位数。IQR 是 Q3 和 Q1 之间的差。...我们 50% 的数据介于这些四分位数之间。 上图中： Q1 代表数据的第 25 个百分位。 Q2 代表数据的第 50 个百分位。 Q3 代表数据的第 75 个百分位。...如何处理异常值？ 异常值可能是由于数据的内在可变性产生的，所以应该使用一些分析仔细检查这种类型的异常值， 另外的一些异常值可能是实验错误或数据输入错误等产生的，这些异常值是可以直接删除的。
本文是关于检测和处理数据集中的异常值，主要包含以下四部分内容： 什么是异常值？ 为什么检测异常值很重要？ 如何检测异常值？ 如何处理异常值？ 什么是异常值？ 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。...如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？ 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要： 异常值会导致分布偏斜。...异常值扭曲了我们的分析结果。 在上面的示例中，如果从数据集中移除异常值，可以获得更准确、不会被误导的测试结果。 如何检测异常值？ 可以通过许多不同的方式检测异常值。...要找到 IQR，需要先将数据从最低到最高排序。然后将数据分成 4 个相等的部分，并指定 Q1、Q2、Q3 称为第一、第二和第三四分位数。IQR 是 Q3 和 Q1 之间的差。...我们 50% 的数据介于这些四分位数之间。 上图中： Q1 代表数据的第 25 个百分位。 Q2 代表数据的第 50 个百分位。 Q3 代表数据的第 75 个百分位。
从头编写一个时序数据库 本文介绍如何去设计一个时序数据库，可以学习一下文章中提及的一些技术点。...这在很大程度上定义了存储的数据以及如何进行调用。 垂直和水平 在简化试图中，所有数据点都可以被布局在二维平面中。水平维度代表时间，序列标识符空间则遍布在垂直维度。...当处理结束之后，有可能又要重新开始。且删除老的文件可能会进一步导致SSD的写放大。 当前积累的块会被保存到内存中。如果应用奔溃，数据就会丢失。...删除旧数据变得非常快速便捷。只需要删除单独的目录即可。在老的存储中，我们需要进行分析并重新写入数亿个文件，这个过程可能需要数小时。 每个block同时包含一个meta.json文件。...这种方式大大降低了查询时的合并开销，即减少了合并的局部查询结果的数目。 保留(Retention) 在V2存储中可以看到删除旧数据是一个比较慢的过程，并对CPU、内存和磁盘造成一定的负担。
时序数据通常以(key,value)的形式出现，在时间序列采集点上所对应值的集，即每个数据点都是一个由时间戳和值组成的元组。...version告诉Prometheus如何解析metadata Block合并 我们可以从之前的图中看到当内存映射中chunk跨越2小时（默认）后第一个Block就被创建了，当 Prometheus...Block是如何删除的？ 对于源数据的删除Prometheus TSDB采用了一种简单的方式：即删除该目录下不在我们保留时间窗口的块。...如下图所示，块1可以安全地被删除，而2必须保留到完全落在边界之后 因为Block合并的存在，意味着获取越旧的数据，数据块可能就变得越大。...因此必须得有一个合并的上限，，这样块就不会增长到跨越整个数据库。通常我们可以根据保留窗口设置百分比。 如何从大量的series中检索出数据？
LabelPropagation LabelPropagation是一种在图中查找社区的快速算法。它只使用网络结构作为指导来检测这些连接，不需要预定义的目标函数或关于群体的先验信息。...半监督学习的关键是一致性的先验假设，这意味着：附近的点可能具有相同的标签，并且同一结构上的点(通常称为簇流形)很可能具有相同的标签。...下面是一个简单的无向图标记的例子和它拉普拉斯矩阵的结果 本文将使用sonar数据集演示如何使用sklearn的LabelSpreading函数。...Warning，用于忽略程序执行期间出现的警告 导入完成后使用pandas将读入数据集: 我使用seaborn创建了热图:- 先做一个就简单的预处理，删除具有高度相关性的列，这样将列数从 61 减少到...58： 然后对数据进行打乱重排，这样在打乱的数据集中预测通常更准确，复制一个数据集的副本，并将 y_orig 定义为训练目标： 使用matplotlib来绘制数据点的2D散点图:- 使用随机数生成器随机化数据集中
从 DAG 图中选择一个 没有前驱（即入度为0）的顶点并输出。 从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。 重复 1 和 2 直到当前的 DAG 图为空或当前图中不存在无前驱的顶点为止。...这个时候，如果②也变成了空集，证明排序成功，否则，原图不存在拓扑排序（图中有环）。最终的排序结果就是从①中出列的点的逆序。...在有向图建立完成之后，维护两个点集，一个是当前入度为0的点集，记为①，另一个是入度不为0 的点集，记为②，以及一个记录各个点入度的数组。...这个时候，如果②也变成了空集，证明排序成功，否则，原图不存在拓扑排序（图中有环）。最终的排序结果就是从①中出列的点的顺序。...3.基于DFS递归的拓扑排序 思路：从图的起点开始进行深度优先搜索，在搜索过程中，把没有后继（相当于出度为0）的点出列（这个过程中，已经出列的点不算是它的前继点，相当于删除了该点），点的出列顺序就是拓扑排序结果的逆序
你会发现这种模式，它的畸变值会迅速下降，从 1 到 2，从 2 到 3 之后，你会在 3 的时候达到一个肘点。...在此之后，畸变值就下降的非常慢，看起来就像使用 3 个聚类来进行聚类是正确的，**这是因为那个点是曲线的肘点，畸变值下降得很快，? = 3之后就下降得很慢，那么我们就选? = 3。...那么，在生成第一个数据点时，先按照权重的比例，随机选择一个分布，比如选择第一个高斯分布，接着从N(0,1)中生成一个点，如−0.5，便是第一个数据点。...聚类算法如何评估 由于数据以及需求的多样性，没有一种算法能够适用于所有的数据类型、数 据簇或应用场景，似乎每种情况都可能需要一种不同的评估方法或度量标准。...判定数据簇数。 确定聚类趋势之后，我们需要找到与真实数据分布最为吻合的簇数，据此判定聚类结果的质量。数据簇数的判定方法有很多，例如手肘法和Gap Statistic方 法。
前言 在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。...异常值也称为离群点，就是那些远离绝大多数样本点的特殊群体，通常这样的数据点在数据集中都表现出不合理的特性。...图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q2）；上四分位数则为数据的75%分位点所对应的值（Q3）；上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...从左图可知，发现数据集中至少存在5个异常点，它们均在上须之上；而在右图中并没有显示极端异常点。...如上图所示，左图中的两条水平线是偏离均值正负2倍标准差的参考线，目测有6个样本点落在参考线之外，可以判定它们属于异常点；而对于右图中偏离均值正负3倍标准差的参考线来说，仅有1个样本点落在参考线之外，即说明该样本点就是
与此同时，经过对上面所示的空间划分之后，我们可以看出，点(7,2)可以为根结点，从根结点出发的两条红粗斜线指向的(5,4)和(9,6)则为根结点的左右子结点，而(2,3)，(4,7)则为(5,4)的左右孩子...2.3 KD树的删除 KD树的删除可以用递归程序来实现。我们假设希望从K-D树中删除结点（a,b）。如果（a,b）的两个子树都为空，则用空树来代替（a,b）。...下面来举一个实际的例子(来源：中国地质大学电子课件，原课件错误已经在下文中订正)，如下图所示，原始图像及对应的kd树，现在要删除图中的A结点，请看一系列删除步骤： ?...要删除上图中结点A，选择结点A的右子树中X坐标值最小的结点，这里是C，C成为根，如下图： ? 从C的右子树中找出一个结点代替先前C的位置， ?...在D的右子树中找到一个Y坐标最小的值，这里是I，将I代替原先H的位置，从而A结点从图中顺利删除，如下图所示： ? 从K-D树中删除一个结点是代价很高的，很清楚删除子树的根受到子树中结点个数的限制。
从树形图中可以得出那些结论呢？ ?...在聚类分析中有28个数据点 被分析的数据点里最佳聚类数是4 使用的接近函数是平均链路聚类 对于上面树形图的解释不能用于K均值聚类分析 答案：D 树形图不可能用于聚类分析。...根据下面的树形图，数据点所产生的簇数最可能是？ ? 2 4 6 8 答案：B 通过观察树状图，可以很好的判断出不同组的簇数。...根据下图，水平线贯穿过的树状图中垂直线的数量将是簇数的最佳选择，这条线保证了垂直横穿最大距离并且不与簇相交。 ? 在上面的例子中，簇的数量最佳选择是4，因为红色水平线涵盖了最大的垂直距离AB。...答案：A 对于层级聚类的单链路或者最小化，两个簇的接近度指的是不同簇中任何两个点之间的距离的最小值。例如，我们可以从图中看出点3和点6之间的距离是0.11，这正是他们在树状图中连接而成的簇的高度。
最受欢迎的是K-均值聚类。 什么是K均值聚类？ K-Means是一种聚类算法，其主要目标是将相似的元素或数据点分组为一个聚类。 K-均值中的“ K”代表簇数。...距离量度将确定两个元素之间的相似性，并将影响簇的形状。通常，欧几里得距离将用于K-Means聚类 欧几里得距离是“普通”直线。它是欧氏空间中两点之间的距离。 ? K-Means算法如何工作？...可以删除“目标”变量，因为它是类别变量。 关于鸢尾花数据集的简短介绍。...CCC 是聚类标准—它有助于找出最佳的聚类点。 ? 需要找出最佳聚类簇。 前三个特征值约占总方差的99.48％，因此，建议使用三个聚类。但是，可以在ccc图中对其进行交叉验证。 ?...从图中看到，聚类标准有15个值（如我们在代码输出中给出的= 15） ? 从上面的CCC图可以看出，肘部下降在3个聚类。因此，最佳群集将为3。
3.图像数字化（Digitize 从图上扣点）：工具栏上的位置在“查看（V）”的V字右下边，点击之后选择需要扣点的图片位置，即可打开图片进行扣点或者扣线。...5.做出散点图之后，在“快捷分析”里边可以对散点图进行快速拟合也可以计算积分面积，选择需要的分布方式（线性、高斯分布）对其拟合，会出现黄色矩形框，同时出现对散点的拟合曲线。...6.在已经画好的图形旁边的空白可以对线颜色和粗细进行调整，双击点可以对数据点进行相关修改。...17 origin从图中调出工作表 双击图中的数据点 》打开plot detail 对话框 》 点击workbook 18 origin保留两位小数 在book表中选中整行或者整列数据 》 右键 》...21 设置折线图的点为标记符号，比如五角星，三角形，圆形 在图形界面（Graph）激活状态下，按住Ctrl 键同时双击数据点，会弹出Plot Details对话框。
按照惯例，任何过高、过低或者异常（基于项目背景）的数据都是离群点。作为数据清洗的一部分，数据科学家通常要识别出离群点并用通用的方法解决它： 删除离群点的值，甚至是离群点对应的实际变量。...执行前文的代码可以得到下图效果，包括中位数（中位数在箱型图中是中间横穿的线）以及四个离群点： 步骤2-处理离群点 现在我们发现数据中确实存在离群点，我们要解决这些点以保证它们不会对本研究产生负面影响。...首先，我们知道Coin-in有负值是不合理的，因为机器输出的钱币一定不会比投入到机器中的硬币多。基于这个原则，我们可以从文件中删除Coin-in为负值的记录。...从验证每个数据点的数据类型入手，我们可以用R函数class来验证文档的数据类型。...center为TRUE是需要对应的行减去Coin.in均值（省略NA）。scale的值决定了如何行缩放（在中心化之后）。
从树形图中可以得出那些结论呢？...根据下面的树形图，数据点所产生的簇数最可能是？ 选项 2 4 6 8 答案：B 通过观察树状图，可以很好的判断出不同组的簇数。...根据下图，水平线贯穿过的树状图中垂直线的数量将是簇数的最佳选择，这条线保证了垂直横穿最大距离并且不与簇相交。 在上面的例子中，簇的数量最佳选择是4，因为红色水平线涵盖了最大的垂直距离AB。 Q16....答案：A 对于层级聚类的单链路或者最小化，两个簇的接近度指的是不同簇中任何两个点之间的距离的最小值。例如，我们可以从图中看出点3和点6之间的距离是0.11，这正是他们在树状图中连接而成的簇的高度。...Forgy 方法从数据集中随机选择k个观测值，并将其作为初始值。随机分区方法是先随机为每个观测值分配一个簇，随后进行更新，簇的随机分配点的质心就是计算后得到的初始平均值。 Q36.
尽管依旧会有一些永远无法原谅他早期职业选择的球迷不满，几年之后他还是会返回红队。 但无论如何，你可以发现红队球迷与蓝队球迷的关系并不好。事实上，这两队的球迷因为不愿与对方做邻居，连住所都是分开的。...▲随机镇的小镇地图 然而，现在我们到了地图中绿色圆圈标记的房子前了。应该敲门吗？我们尝试着找到一些线索来确定他们支持哪个球队（也许在后阳台上插着球队的旗帜），但没有找到。那如何知道敲门是否安全呢？...接下来，为了对新数据点进行预测，仅需要在训练数据集中找到它最近邻的点就可以了。 简单而言，k-NN算法认为一个数据点很可能与它近邻的点属于同一个类。...找到想要分类的新数据点的k个最近邻的点。 使用多数投票来分配新数据点的类标签。 画出结果图。...把这个过程包装成函数，输入是要生成的数据点的个数（即num_sample）和每个数据点的特征数（即num_features）。
尽管依旧会有一些永远无法原谅他早期职业选择的球迷不满，几年之后他还是会返回红队。 但无论如何，你可以发现红队球迷与蓝队球迷的关系并不好。事实上，这两队的球迷因为不愿与对方做邻居，连住所都是分开的。...▲随机镇的小镇地图 然而，现在我们到了地图中绿色圆圈标记的房子前了。应该敲门吗？我们尝试着找到一些线索来确定他们支持哪个球队（也许在后阳台上插着球队的旗帜），但没有找到。那如何知道敲门是否安全呢？...找到想要分类的新数据点的k个最近邻的点。 使用多数投票来分配新数据点的类标签。 画出结果图。...那么我们的训练数据到底应该是什么样子的呢？ 在前面的例子中，数据点是小镇地图中的房子。...把这个过程包装成函数，输入是要生成的数据点的个数（即num_sample）和每个数据点的特征数（即num_features）。
得到这两个参数之后，我们可以看到感知机就能够运作了，只需要输入数据即可。 现在我们来简单讨论如何训练这两个参数，这就是感知机算法。...简而言之就是当我们取数据集中的一个数据点，而此数据点经过我们的感知机模型之后的输出显示他是被误分类的时候（y_pred与y_label不一致），此时他在超分类平面的一边，且是错误的一边，我们则通过修改超平面来使得该被误分类的数据点能够更接近超平面...我们所要的误分类的点距离超平面的距离则可以展示如下： 其中yi是数据集中每一个数据点的对应的正确的标签（y_label），xi是数据点的特征。...w与b的梯度如上所示，接下来我们要做的便是迭代优化。从数据集中抽取数据点，判断其是否误分类，若不是怎接着抽下一个，若是则求其梯度，更新w与b，直到损失函数接近于最小值。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
因此，为了理解如何从K空间中的数据变换得到图像空间中的数据，我们必须首先理解傅立叶变换。 ? 为了方便理解，我们首先从一维傅立叶变换说起。...如图3所示，在二维的K空间中，每个点都代表一个正弦波成分。该成分的方向是从原点指向该点的方向；频率则随着远离原点而逐渐增加。...这就好比图2右图中，每个正弦波成分的方向都是沿着x轴，频率也是随着远离原点而增加一样。图3右侧的三张图由上至下分别表示了K空间中的青色、灰色和红色点处的正弦成分，在时域中的表示。...红色点和灰色点到原点的距离一致，因而其表示的正弦成分的频率也一致；然而二者表示的正弦波的方向则有所不同，分别是从原点到红色点、从原点到灰色点的方向。...我们不妨将左上图中黄色点的数值乘以2，也即将相应的正弦波的振幅增加至原来的两倍，看看逆傅立叶变换后得到的是什么结果。
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