stratified sampling人口k-means
我是超级无敌板子大王（sample.cpp）
自用。 #include <bits/stdc++.h> #include <chrono> std::mt19937 eng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()); int rnd(int l, int r) { ......
我是超级无敌板子大王（sample.cpp）
自用。 #include <bits/stdc++.h> #include <chrono> std::mt19937 eng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()); int rnd(int l, int r) { ......
Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]= ......
Python手动实现k-means
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def kmeans(data, cluster_num, method='mean'): points = np.array(data) labels = [] random_idx = [] w ......
【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。 ......
【Python数据分析课程设计】大数据分析—利用k-means 聚类分析对客户细分分析
一、选题的背景 在当今社会，大数据已经成为了企业决策的重要依据。通过对客户进行细分分析，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略，提高市场竞争力。要达到的数据分析目标是通过对客户数据的分析，找出不同客户群体的特征和需求，为企业提供有针对性的营销建议。从社会、经济、技术、数据来源 ......
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means ......
【算法】K-means 算法学习
from numpy import * import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算两点之间的欧式距离 def dist(a, b): return sqrt(sum((a - b) ** 2)) # 生成聚类中心 def crea ......
Vision Transformer with Super Token Sampling
Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
AWS - Sample Go code to use secrets
// Use this code snippet in your app. // If you need more information about configurations or implementing the sample code, visit the AWS docs: // htt ......
K-means聚类思想及其Python实现
聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方 ......
人口普查大数据：让决策更加精准高效
人口普查数据大屏，是指一种通过大屏幕显示人口普查数据的设备，可以将人口普查数据以可视化的形式呈现出来，为决策者提供直观、准确的人口数据。这种大屏幕的出现，让人口普查数据的利用变得更加高效、便捷。 如果您需要制作一张直观、清晰的人口普查数据大屏，建议使用山海鲸可视化——二维项目制作、发布、私有化部署全 ......
A sample of JSON RPC service
This is a sample service program which show how to implement a JSON RPC. The RPC service included two functions which used for RSA sign and verify. If ......
K-Means聚类算法学习
K-Means聚类算法的简介： 聚类和分类算法的最大区别在于，分类的目标类别为已知（监督学习），而聚类的目标类别是未知的（无监督）,即数据集无标签. K-Means算法（K_均值算法）就是无监督算法之一,与分类、序列标注等任务不同，聚类是在事先并不知道任何样本标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样 ......
Windows已成过去式！微软CEO公布新目标：服务全球80亿人口
38年前，Windows的诞生改变了世界，让每个家庭的桌上都有一台电脑成为现实。 而如今Windows已经成为过去式，微软又有了新的目标——用个性化AI服务赋能全球80亿人。 在前不久举办的微软Ignite全球技术大会上，微软CEO萨提亚·纳德拉围绕AI，展示了从芯片、开发工具、数据、到应用等各个层 ......
speculative-sampling笔记
title: speculative-sampling笔记 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/09/d5ca60e13944b8fb7e33e289bdc411d3.png index_img: https://cdn.studyi ......
使用NVIDIA HPC SDK构建cuda-samples
NVIDIA HPC SDK虽然附带了CUDA、cuBLAS等库，但安装路径与CUDA Toolkit有差异。cuda-samples有些示例用到了cuBLAS等数学库，按照文档直接make会找不到库文件。 翻找示例的Makefile想找全局的设置，发现有行ALL_CCFLAGS += $(EXTR ......
洛谷 B2006 地球人口承载力估计（Python3）
这题难点在理解题意。没有任何技术含量：( 题目分析：1.“可持续发展”到底什么意思？Make ends meet.也就是说能养活的那些人一年消耗的等于地球一年产生的。 2.题中为什么要给x,a,y,b？为了求等量关系。注意，这里"x 亿人生活 a 年，或供 y 亿人生活 b 年"用的是地球新生的资源 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
[机器学习复习笔记] Clustering 聚类 （K-means实现）
Cluster (KMeans实现) 1. KMeans 介绍及符号说明 给定样本集 \(D = \{ x_1, x_2, ..., x_m \}\)，\(\text{KMeans}\) 算法针对聚类所得的簇划分 \(\mathcal C = \{ C_1, C_2, ..., C_k \}\)（分 ......
prometheus Error on ingesting samples that are too old or a re too far into the future
目录prometheus Error on ingesting samples that are too old or a re too far into the future磁盘问题时间问题版本问题历史prometheus旧数据 prometheus Error on ingesting samp ......
R语言Apriori关联规则、K-means均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605 原文出处：拓端数据部落公众号 应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。 最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输 ......
R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418 原文出处：拓端数据部落公众号 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理的分 ......
SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32633 原文出处：拓端数据部落公众号 物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。通过对这些数据进行挖掘和分析，我们可以发现隐含在背后的供应链运营规律和商业模式，从而指导企业在物流策略、成本管理和客户服务等方面做出更加科学和有效的决策。 ......
R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32540 原文出处：拓端数据部落公众号 聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据。 本文主要帮助客户研究聚 ......
【找到 Anchor-based and Anchor-free 性能差距的本质】Adaptive Training Sample Selection (ATSS) 论文精读
原始题目：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译：通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anch ......
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了 ......
SPSS Modeler用K-means（K-均值）聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据|附文件数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32840 原文出处：拓端数据部落公众号 随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。而对于全国各省市而言，如何合理利用土地资源，通过科学的方法进行规划和管理，是提高土地利用效率的关键。 本文旨在应用SPS ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......