当前位置: 首页 > news >正文

做网站的流程 优帮云怎么建个网站

做网站的流程 优帮云,怎么建个网站,中国建设网官网下载,查询网站备案密码算法思路介绍: 1. 数据准备阶段: 生成一个合成数据集 X,其中包含三个簇,每个簇分布在不同的区域。 定义聚类层数 L 和每个层次的子集数量 l。 2. 聚类阶段: 使用K均值聚类算法将初始数据集 X 分成 l 个簇。…

算法思路介绍:

1. 数据准备阶段:
   生成一个合成数据集 `X`,其中包含三个簇,每个簇分布在不同的区域。
   定义聚类层数 `L` 和每个层次的子集数量 `l`。

2. 聚类阶段:
   使用K均值聚类算法将初始数据集 `X` 分成 `l` 个簇。
   对于每个簇,计算其中心点 `Mp` 和最大半径 `Rp`,以及每个点到中心点的距离 `D`。
   对每个簇,存储其数据点 `Xp`,中心点 `Mp` 和半径 `Rp`。

3. 树搜索阶段:
     选择一个待判定的样本 `x`。
     初始化一个阈值 `B` 为正无穷,当前层数 `CurL` 为 1,以及节点指针 `p` 为 0。
     进入主循环,直到所有节点都被搜索完毕:
     在每一轮中,从当前节点的子节点中选择一个最有可能的节点,计算其与待判定样本的距离。
     如果当前节点是叶子节点:
               检查是否有更近的邻居点,更新最近邻距离 `B` 和最近邻点 `Xnn`。
       如果当前节点不是叶子节点:
               进入下一层,继续搜索。

4. 输出结果:
   输出最近邻点 `Xnn` 和其索引。

主要步骤:

数据准备阶段:
   1. 生成合成数据集 `X`。
   2. 定义聚类层数 `L` 和每个层次的子集数量 `l`。

聚类阶段:
   1. 对数据集进行 K 均值聚类。
   2. 存储每个簇的数据点、中心点和半径。

树搜索阶段:
   1. 初始化参数,如待判定样本 `x`、阈值 `B`、当前层数 `CurL` 和节点指针 `p`。
   2. 在循环中,从当前节点的子节点中选择一个最有可能的节点。
   3. 如果当前节点是叶子节点,则检查是否有更近的邻居点。
   4. 如果当前节点不是叶子节点,则进入下一层继续搜索。

输出结果:
    输出最近邻点 `Xnn` 和其索引。

部分代码(完整代码在最后):

% ---进行树搜索---
tic
x=randn(1,2);%待判样本
B=inf;CurL=1;p=0;TT=1;
while TT==1 %步骤2Xcurp=cell(1);CurTable=cell(l,1);CurPinT=zeros(l,1);Dx=zeros(l,1);RpCur=zeros(l,1);%当前节点的直接后继放入目录表   for i=1:l   CurTable(i,1)=Xp(i+p*l,1);CurPinT(i)=i+p*l;Dx(i)=norm(x-Mp(i+p*l,:))^2;RpCur(i)=Rp(i+p*l);end    while 1 %步骤3[rowT,colT]=size(CurTable);for i=1:rowT                   if Dx(i)>B+RpCur(i)+eps%从目录表中去掉当前节点pCurTable(i,:)=[];CurPinT(i)=[];Dx(i)=[];RpCur(i)=[];break;endend[CurRowT,CurColT]=size(CurTable);if CurRowT==0CurL=CurL-1;p=floor((p-1)/3);if CurL==0TT=0; break;  else%转步骤3endelseif CurRowT>0[Dxx,Dxind]=sort(Dx,'ascend');p1=CurPinT(Dxind(1));p=p1;%从当前目录表去掉p1for j=1:CurRowTif CurPinT(j)==p1Xcurp(1,1)=CurTable(j,1);CurTable(j,:)=[];CurPinT(j)=[];CurD=Dx(j);%记录D(x,Mp)Dx(j)=[];RpCur(j)=[];                    break;endendif CurL==LXcurpMat=cell2mat(Xcurp);[CurpRow,CurpCol]=size(XcurpMat);CurpMean=Mp(p,:);for k=1:CurpRowDxi=norm((XcurpMat(k,:)-CurpMean))^2;if CurD>Dxi+B+epselseDxxi=norm((x-XcurpMat(k,:)))^2;if Dxxi<B+epsB=Dxxi;Xnn=XcurpMat(k,:);endendendelseCurL=CurL+1;break;endendend
end
B,Xnn,NN=find(X(:,1)==Xnn(1))
time1=toc

结果展示:

完整代码:MATLAB分类与判别模型算法: 快速近邻法(FastNN)分类程序

http://www.zhongyajixie.com/news/16620.html

相关文章:

  • 网站用什么做备份怎么制作网站平台
  • 日本程序员自己做相亲网站软文营销文章300字
  • 南桥网站建设北京培训seo哪个好
  • 域名备案 没有网站微信指数官网
  • 中企动力温州分公司官网seo刷网站
  • 网页的版面设计是指seo首页网站
  • 网站的流程网站排名搜索
  • 网站建设台州电商网站网址
  • 打开网站后直接做跳转页面吗常见的网络营销工具有哪些
  • 河北邢台做wap网站seo项目完整流程
  • 深圳如何建立公司自己网站广州权威发布
  • 网站以下内容未做缓存百度小程序对网站seo
  • 网站建设费用进会计什么科目网站免费推广软件
  • 网站 网站建设定制黑马it培训班出来现状
  • 给别人做网站别人违法经营6想学编程去哪里找培训班
  • 深圳旅游网站开发东莞seo网站排名优化公司
  • 摄影网站建立深圳网络推广网站
  • 电子商务网站建设内容个人接广告的平台
  • 石家庄网络公司招聘信息百度问答优化
  • wordpress 附件自定义温州seo品牌优化软件
  • 做网站需要写代码b站推广网站2024年
  • 自动发货网站怎么做最新的国际新闻
  • 网站开发用什么后端框架百度网盘怎么找片
  • 网站域名要实名认证吗指数基金怎么选
  • 朝阳做网站公司最新国际足球世界排名
  • 网站要学什么网站推广工作
  • 潮州网站建设推广企业软文营销发布平台
  • 微网站门户网络优化这个行业怎么样
  • 利用wps做网站求老哥给几个靠谱的网站
  • web前端开发案例太原seo计费管理