stratified sampling人口k-means
m基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类-图像分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 运行结果如下所示： 测试集的分类结果及分类正确率。 2.算法涉及理论知识概要 首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合，并不是两个算法的简单拼凑，这里，实际上结合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”两者算法的思想。根据你 ......
Vulkan Support Check and Dynamic Loader C++ code sample
很多时候不想静态依赖VulkanSDK所提供的静态库，因为会遇到一些过早的电脑不支持vulkan， 那么就需要使用动态加载vulkan-1.dll（for Windows）或libMoltenVK.dylib（for MacOS）的方式进行判断了。 VulkanSDK提供了相关头文件实现可以做到相关 ......
echarts 数据密集，如果设置sampling: 'average' 会导致提示框（tooltip）无法正常显示，但是不设置sampling属性，数据很多时又会很卡，该怎么解决
如果数据比较密集，设置sampling: 'average'确实可以加速绘图，但同时也可能导致提示框无法正常显示的问题。这个问题的原因是，sampling会对数据进行抽样，因此不会显示原始的数据点，而是将数据点以一定规律进行采样，取平均值或最大或其他值，因此提示框的内容可能不准确。 不过，有一个简单 ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......
r语言绘制动态统计图：绘制世界各国的人均GDP，出生时的预期寿命和人口气泡图动画动态gif图|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=7994 最近我们被客户要求撰写关于绘制动态统计图的研究报告，包括一些图形和统计输出。 nations.csv 来自世界银行指标的数据 使用的数据 warming.csv 有关1880年至2017年全球年平均温度 。 year value 全球平均温 ......
论文解读（PAWS）《Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples》
论文信息 论文标题：Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples论文作者：Mahmoud Assran, Mathi ......
FastGCN Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling
Chen J., Ma T. and Xiao C. FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling. ICLR, 2018. 概 一般的 GCN 每层通常需要经过所有的结点的 prop ......
MATLAB代码：基于改进K-means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类
MATLAB代码：基于改进K-means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类 关键词：有序聚类 改进k-means聚类 电动汽车负荷聚类 风光场景聚类 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于改进k-means算法的场景生成，具体为含有电动汽车负荷的场景聚类问题，其中，光电和电负荷用有序聚类 ......
充电站位置规划22 建立了混合整数编程（MIP）模型 在模型优化部分中，我们通过人口分布划分城市和村庄
充电站位置规划22 1.建立了混合整数编程（MIP）模型。 对于农村来说，交通网络并不像他们的城市同行那样强大。 充电站可以辐射到应考虑的周围区域，因此纸张使用加权Vorinor图模型（WVDM）来分析该方面。 对于城市的充电站，考虑了交通流量的效果。 同时，引入排队理论以计算驱动程序的平均等待时间 ......
基于Copula理论与K-means的考虑风光出力相关性的风光场景生成与削减
基于Copula理论与K-means的考虑风光出力相关性的风光场景生成与削减 摘要：代码主要做的是风光场景生成的内容，与目前大部分的基于蒙特卡洛或者拉丁超立方等方法不同，代码在场景生成的过程中考虑了风光出力的相关性，并通过Frank-Copula函数描述风光之间的相关性，从而生成具有相关性的风光场景 ......
PAT-basic-1028 人口普查 java c++
一、题目 某城镇进行人口普查，得到了全体居民的生日。现请你写个程序，找出镇上最年长和最年轻的人。 这里确保每个输入的日期都是合法的，但不一定是合理的——假设已知镇上没有超过 200 岁的老人，而今天是 2014 年 9 月 6 日，所以超过 200 岁的生日和未出生的生日都是不合理的，应该被过滤掉。 ......
MATLAB代码：基于K-means算法的光伏曲线聚类研究
MATLAB代码：基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考，非完全复现 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法， ......
主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类
关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列 编程语言：matlab 主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类 主要内容： 本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，在此基础上，基于Kmeans算法，对该大规模场景进行聚类，从而实现大规模场景的削减，最 ......
Do you know the bitwise sum sample demonstrated in "Neural Networks and Deep Learning" by autor Michael Nielsen?
Do you know the bitwise sum sample demonstrated in "Neural Networks and Deep Learning" by autor Michael Nielsen? Yes, I am familiar with the bitwise s ......
R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......
[paper reading]|IC-FPS: Instance-Centroid Faster Point Sampling Module for 3D Point-base
摘要： 本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（<30ms）; 首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加； 本文提出IC-FPS；包含两个模块：local feature diffusion based background point ......
R语言临床预测模型：分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL、KM生存曲线、PH假设检验
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32046 原文出处：拓端数据部落公众号 stratified cox model是针对协变量不满足PHA提出的，这里的思想是对协变量分层。 协变量的效果在一个层(部分)里是一样的，即层内没有interaction，效果是常数，这就是Non-inte ......
python生成随机四位数和AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample'
python生成随机四位数和AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample' ## AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample' ##解决方法：##原来是因为命名. ......
Sample-Based Learning and Search with Permanent and Transient Memories
**发表时间：**2008（ICML 2008） **文章要点：**这篇文章提出Dyna-2算法，把sample-based learning and sample-based search结合起来，并在Go上进行测试。作者认为，search算法是一种transient的算法，就是短期记忆用了就忘了 ......
m基于果蝇优化的K-means数据聚类分析matlab仿真
1.算法描述 果蝇优化算法FOA（Fruit Fly Optimization Algorithm）是由台湾博士潘文超于2011年提出的，与蚁群算法和粒子群算法类似，是基于动物群体觅食行为演化出的一种寻求全局优化的新方法[1-3]。它不同于顺序执行的传统智能算法，而是以果蝇群体自组织性和并行性为基础 ......
k-means聚类
一、概述 当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。 二、算法原理 对给定 ......