在之前的文章中已经详细介绍了图的一些基础操作。而在实际生活中的许多问题都是通过转化为图的这类数据结构来求解的,这就涉及到了许多图的算法研究。
,向生成树中添加任意一条边,则会形成环。生成树存在多种,其中权值之和最小的生成树即为最小生成树。
大学学习数据结构那会,当时记得终于把 dijkstra 算法搞明白了,但是今天碰到的时候,大脑又是一片空白,于是我就又学习了下,把自己的理解写下来,希望你也可以通过本文搞懂 dijkstra 算法。
要解决这个问题,最直接的想法是把给定的点进行两两组合,计算每个组合中两个点的距离,从中找出距离最小的一对。这个算法的计算量非常大,没有任何优化的痕迹,时间复杂度妥妥的O(n^2),即使充分发挥Python语言函数式编程技巧和标准库对象的优势也无法弥补算法本身效率低下的问题。
迪杰斯特拉算法是一种用于解决带权有向图中单源最短路径问题的算法。该算法由荷兰计算机科学家艾兹格·迪杰斯特拉于1956年提出。它通过逐步迭代,找到从源节点到其他所有节点的最短路径。
A算法是启发式算法重要的一种,主要是用于在两点之间选择一个最优路径,而A的实现也是通过一个估值函数
最小生成树:一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边。根据定义可知对于一个有V个顶点的图来说,其最小生成树定包含V个顶点与V-1条边。反过来如果一个图的最小生成树存在,那么图一定是连通图。 对于最小生成树算法最著名的有两种:Prim算法与Kruskal算法。
给定图中的图形和源顶点,找到给定图形中从源到所有顶点的最短路径。 Dijkstra的算法与最小生成树的Prim算法非常相似。与Prim的MST一样,我们以给定的源为根生成SPT(最短路径树)。我们维护两组,一组包含最短路径树中包含的顶点,另一组包括最短路径树中尚未包括的顶点。在算法的每个步骤中,我们找到一个顶点,该顶点位于另一个集合中(尚未包括的集合)并且与源具有最小距离。
01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径,所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点,计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。如下图所示,如果源点设为A,那么单源最短路径问题,就是求解从A到B,
层次聚类假设类别之间存在层次结构,将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类,可以采用自顶向下的聚类策略(分裂),也可以采用自下而上的策略(凝聚)。
图片来源:http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Circuit.html
③ 距离计算方式 : 使用 曼哈顿距离 , 计算样本之间的相似度 ; 曼哈顿距离的计算方式是 两个维度的数据差 的 绝对值 相加 ;
泛泛来讲,网络层在计算机网络中承担的主要功能是:将数据从一台主机移动到另外一台主机。详细一点说,网络层的主要功能是:路由和转发。
最近一直在完善一个视频人脸聚类的算法,开始时一直使用DBSCAN算法,不过视频测试的时候,发现该算法对参数的依赖太过严重,有些视频的人脸阀值很难去界定。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习心得,这次是第10章 - 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组。 基本概念 非监督学习 Unsupervised learning is the machine learning task of inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data. 聚类(Clustering) Cluster analysis or clustering
本篇文章分享一些日常工作中最常用的聚类算法做介绍,全文较长,全文较长,欢迎点赞收藏。
类内距离准则: 设有待分类的模式集{\(\vec{x_1},\vec x_2,...,\vec x_N\)}在某种相似性测度基础上被划分为\(C\)类,{\(\vec x_i^{(j)}; j=1,2,...c;i=1,2,...,n_j\)}类内距离准则函数\(J_W\)定义为:(\(\vec m_j\) 表示 \(w_j\)类的模式均值矢量。) \[ J_W = \sum^c_{j=1} \sum_{i=1}^{n_j} ||\vec x_i^{(j)} - \vec m_j ||^2 \]
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是一种用于比较两个时间序列相似性的算法。它被广泛应用于语音识别、手写识别、运动识别等领域。DTW算法能够有效地处理变速和变形等时间序列的不规则性,因此在许多实际问题中表现出较好的性能。
摘要:本篇主要介绍基于最近邻算法的广告素材图片聚类实践。首先介绍了项目背景,为了提升品控需要对广告素材图片进行聚类操作;然后重点介绍了我们线上广告素材聚类方案实践,基于基于ResNet-18获取图片特征向量表示,然后基于最小距离阈值对图片进行聚类,使用的是基于scikit-learn最近邻算法计算图片相似距离,最后介绍了详细流程。对于希望将广告素材图片进行聚类操作的小伙伴可能有帮助。
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理,然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后,总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
学霸刷完 200 道题,会对题目分类,并总结出解决类型问题的通用模板,我不喜欢模板这个名词,感觉到投机的意味,或许用方法或通用表达式更高级一点。而事实上模板一词更准确。
最短路问题(Shortest Path Problems):给定一个网络,网络的边上有权重,找一条从给定起点到给定终点的路径使路径上的边权重总和最小。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/jump-game-ii/
算法步骤:利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率;根据曲率确定特征点集;根据方向矢量调整对应关系,从而减少ICP算法的搜索量,提高效率。
主要工作 : 计算 每个 数据集样本 对象 的 核心距离 与 可达距离 , 目的是生成 族序 ;
DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感,不同的参数取值会产生不同的聚类效果。为了降低参数设置对聚类结果造成的不稳定性,在DBSCAN算法的基础上,提出了OPTICS算法,全称如下
Dijkstra’s algorithm(迪杰斯特拉算法)是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
在上一篇文章中,我们看了一下图的遍历算法,主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。
陈浩然,北大在读,个人网站:chrer.com,里面记录了机器学习、深度学习的系统学习笔记,欢迎大家访问,感谢分享!
A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法,它可以应对包括复杂地形,各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率,应对各种复杂情况,并在实际应用中发挥重要作用。
前几天在网上看到一份鹅场的面试题,算法部分大半是动态规划,最后一题就是写一个计算编辑距离的函数,今天就专门写一篇文章来探讨一下这个经典问题。
今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。 平面最小点对问题介绍 在几何学中,有一个基本问题:在一个平面的n
由点与点之间的关系反推出函数表达式的过程就是回归,回归在机器学习中解决的问题就是值预测问题;确定一条最好的直线来拟合所有的点,假设直线是y=W0+W1X,确定直线就是确定W0和W1的值;
表示目标空间中 真实前沿的每个点距已知前沿的最近欧式距离 。此值越小,意味着算法的综合性能越好。
聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,如下图所示:
反世代距离评价指标(Inverted Generational Distance, IGD) 是一个综合性能评价指标。它主要通过计算每个在真实 Pareto前沿面上的点(个体)到算法获取的个体集合之间的最小距离和,来评价算法的收敛性能和分布性能。值越小,算法的综合性能包括收敛性和分布性能越好。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类
Dijkstra算法是一种用于计算一个起点到其他所有点的最短路径的算法。它是贪心算法的一种,基于贪心策略,用来找单源最短路径问题。该算法常用于路由算法和作为其他图算法的一个子模块。 Dijkstra算法的时间复杂度为O(E + VlogV)。
前言 在数据结构与算法的图论中,(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚,什么是最小生成树? 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子
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**k-近邻算法(kNN),**它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与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(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前 k个最相似的数据,这就是 k- 近邻算法中k的出处 , 通常k是不大于 20 的整数。 最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类。用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
常见的数据结构中树的应用较多一些,在树的节点关系中称之为父子关系,而在一些特定场景下图能更清晰表达。
线性回归(Linear Regression)是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说,线性回归算法可以根据一组样本数据,拟合出一个线性模型,并通过对该模型的参数进行估计和预测,达到对未知数据进行预测的目的。
摘要:进入二十一世纪以来,科学技术的不断发展,使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程,是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术,涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中,聚类是其中一个重要研究领域,对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义,而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想,将数据划分成不同的类,同一个类中的数据对象彼此相似,而不同类中的数据对象的相似度较低,彼此相异。目前,聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的K均值聚类算法(K-Means)是一种典型的基于划分的聚类算法,该聚类算法的最大的优点就是操作简单,并且K均值聚类算法的可伸缩性较好,可以适用于大规模的数据集。但是K均值聚类算法最主要的缺陷就是:它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上,针对K均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处,探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取,然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心,避免了K均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点,从而避免了聚类陷入局部最小解,实验表明,改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
在信息论、语言学和计算机科学中,Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑(插入,删除或替换)的最小步骤。
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