单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1：https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
Finding groups of objects such that the objects in a group will be similar (or related) to one another and different from (or unrelated to) the objects in other groups
Dimension Clusters是YOLOv2中使用的优化策略之一，它的主要思路是通过聚合算法，从数据集中预先得到Bounding Box的形状先验数据，从而使得模型更容易学习，并且得到更好的Object Detection结果。
本文主要研究一下NacosNamingService的selectInstances
我目前正试图用reduceRegion函数找到一个二进制频段的最小值，也就是说，我想知道这个频段是否有0值。这个波段的空间细节非常粗糙，所以我想在降低的分辨率下运行（50米而不是原来的10米），以使它更有效率。然而，在50米的分辨率下，往往找不到正确的最小值。在10米的分辨率下，它可以正常工作，但这太耗费计算了。
这是一种无监督算法，可以解决聚类问题。它的过程遵循一种简单的方法，可以通过一定数量的聚类（假设k个聚类）对给定的数据集进行分类。集群中的数据点对同级组是同质的，并且是异构的。
需要的文件：由R里面对Seurat对象的数据导出的 1.velocyto pipeline 跑出来的loom文件 2.细胞名字文件 3.细胞属于的类群
Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop，Mahout只在Hadoop集群的NameNode节点上安装一个即可，其他数据节点上不需要安装。
ambari HDFS-HA 回滚 查看hdfs的信息 curl -u admin:admin -H "X-Requested-By: ambari" -X GET http://centos1:8
Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计。 Rest API 就是一个很好地体现。通过 Ambari 的 Rest API，可以在脚本中通过 curl 维护整个集群。 并且，我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些实例。
如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇:
一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 image.png 2、网络簇结构 网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure)，是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支，具有同簇内部节点之间相互连接密集，不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。 3、复杂网络的分类 复杂网络主要分为：随机网络，小世界网络和无标度网络。 二、谱方法介绍 1、谱方法的思想 在
1. 问题描述 Problem Statement 问题陈述 You are given a String disk representing the clusters on a disk. An 'X' represents a used cluster, and a '.' represents an available cluster. You are also given an int size representing the size, in clusters, of a file waiti
在谱聚类（spectral clustering）原理总结中，我们对谱聚类的原理做了总结。这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结。
K均值（K-Means）算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇的中心点代表该簇的质心，使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
之前已经讲了一些目标检测原理性的东西了，今天讲一个偏工程一点的东西，就是如何在使用YOLO算法的时候针对自己的数据集获得合适的Anchor？
聚类（Clustering）是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。
本文主要研究一下NacosNamingService的subscribe及unsubscribe
层次聚类是另一种主要的聚类方法，它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底层，在树的顶层有一个根节点聚类。根节点聚类覆盖了全部的所有数据点。层次聚类分为两种：
网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure)，是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支，具有同簇内部节点之间相互连接密集，不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。
大家好呀，好久没写技术文了，一个是最近在秋招就光是刷题了，另一个就是水平有限，还做不到持续输出，菜... ...
本文约4500字，建议阅读9分钟本文将全面概述Scikit-Learn库中用于的聚类技术以及各种评估方法。 无监督聚类方法的评价指标必须依赖于数据和聚类结果的内在属性，例如聚类的紧凑性和分离性，与外部知识的一致性，以及同一算法不同运行结果的稳定性。 本文将分为2个部分，1、常见算法比较 2、聚类技术的各种评估方法 本文作为第一部分将介绍和比较各种聚类算法： K-Means Affinity Propagation Agglomerative Clustering Mean Shift Clusterin
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。
我们今天继续探索这3个gene signatures，首先看它在不同clusters的细胞之间的表达分布。
Lecture 8: Hierarchical clustering and dimension reduction
ribbon依赖包含spring-cloud-commons依赖，而在spring-cloud-commons包中spring.factories自动配置LoadBalancerAutoConfiguration类：
vEB 树（van Emde Boas 树）是一个用于解决稀疏位向量问题的数据结构，通常用于支持快速插入、删除和查找操作。然而，标准的 vEB 树设计并不直接支持重复关键字，因为它通常用于存储位向量（即每个关键字最多出现一次）。
聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。其中 K-均值（K-Means）算法是一种常用的聚类方法，简单且强大。
首先，为了支持 PROTO-vEB-DELETE 并利用额外的 n 属性来确定何时将 summary 重置为0，我们需要在每个 proto-vEB 节点中增加这个 n 属性。在 proto-vEB 树中，summary 用于存储以当前节点为根的子树中的元素总数。
算法：聚类算法比较是包括MiniBatchKMeans、AP聚类、MeanShift、谱聚类、Ward聚类、层次聚类、DBSCAN聚类、Birch聚类和高斯混合模型聚类算法的参数被优化到最佳聚类的结果比较。
聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。
说起Nacos的服务订阅机制，对此不了解的朋友，可能感觉非常神秘，这篇文章就大家深入浅出的了解一下Nacos 2.0客户端的订阅实现。由于涉及到的内容比较多，就分几篇来讲，本篇为第一篇。
作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性，选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
如果你修改了 van Emde Boas (vEB) 树中的簇大小，从默认的2^u（其中 u 是簇的索引大小）变为 u^\frac{1}{4}，那么我们需要重新评估 vEB 树中各种操作的运行时间。
最近看到一篇介绍聚类算法的文章（来自海豚数据科学实验室），总结了10种聚类算法及Python实现
分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。文末提供jupyter notebook的完整代码获取方式。
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数)。
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来源：海豚数据科学实验室 转自：数据分析1480 今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，有
来源：海豚数据科学实验室本文约7000字，建议阅读14分钟本文将介绍一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，
最近大量使用到 K-means 算法，一直使用的是 Sklearn 库来实现，没想到 OpenCV 库里面也有这个算法，故找了个例子实现一下。
如前所述，在层次聚类中，起初每一个实例或者观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类，直到所有的类聚成单个类为止。算法如下： (1) 定义每个观测值（行或单元） 为一类；
前面的文章中，讲述了Arcgis for js中聚类分析与展示，在本文，讲述如何在Openlayers2中聚类分析的实现。
工作环境中有三个独立的 Ceph 集群，分别负责对象存储、块存储和文件存储。搭建这几个 Ceph 集群时，我对 Ceph 重命名 Cluster name 的难度没有足够的了解，所以使用的都是默认的 cluster name：ceph，不巧的是 Prometheus 的 ceph_exporter 就是用 cluster name 来区分不同集群，结果是 Grafana 中各个集群的数据无法区分，所有的集群数据都绘制在了一个图标中，非常乱不说，而且部分数据还无法正常显示。
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