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如何实现K-Means ++算法?(k-means算法的步骤)

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如果您想了解如何实现K-Means++算法?的相关知识,那么本文是一篇不可错过的文章,我们将对k-means算法的步骤进行全面详尽的解释,并且为您提供关于Golang如何实现高效的AI算法?、Java

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本文目录一览:

如何实现K-Means ++算法?(k-means算法的步骤)

如何实现K-Means ++算法?(k-means算法的步骤)

我无法完全了解K-Means++算法。我很感兴趣第一个k质心的选取方式,即初始化,其余的就像原始的K-Means算法一样。

  1. 使用的概率函数是基于距离还是高斯?
  2. 同时,为新质心选取了最远的距离点(与其他质心相对)。

我将逐步解释并举例说明。维基百科中的那个还不够清楚。一个注释非常好的源代码也将有所帮助。如果您使用的是6个数组,请告诉我们哪个数组适合什么。

答案1

小编典典

有趣的问题。感谢您使本文引起我的注意-K-Means++:谨慎播种的优势

简而言之,聚类中心最初是从一组输入观察向量中随机选择的,x如果x不靠近任何先前选择的中心,则选择向量的可能性就很高。

这是一维示例。我们的观察值为[0,1,2,3,4]。令第一个中心c1为0。下一个聚类中心c2为x
的概率与成正比||c1-x||^2。因此,P(c2 = 1)= 1a,P(c2 = 2)= 4a,P(c2 = 3)= 9a,P(c2 = 4)=16a,其中a = 1 /(1 + 4 + 9 + 16)。

假设c2 = 4。然后,P(c3 = 1)= 1a,P(c3 = 2)= 4a,P(c3 = 3)= 1a,其中a = 1 /(1 + 4 + 1)。

我已经用Python编写了初始化过程;我不知道这是否对您有帮助。

def initialize(X, K):    C = [X[0]]    for k in range(1, K):        D2 = scipy.array([min([scipy.inner(c-x,c-x) for c in C]) for x in X])        probs = D2/D2.sum()        cumprobs = probs.cumsum()        r = scipy.rand()        for j,p in enumerate(cumprobs):            if r < p:                i = j                break        C.append(X[i])    return C

澄清说明:的输出cumsum为我们提供了划分区间[0,1]的边界。这些分区的长度等于相应点被选择为中心的概率。因此,由于r在[0,1]之间均匀选择,因此它将恰好落入这些间隔之一(由于break)。的for循环检查以查看哪个分区r是英寸

例:

probs = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]cumprobs = [0.1, 0.3, 0.6, 1.0]if r < cumprobs[0]:    # this event has probability 0.1    i = 0elif r < cumprobs[1]:    # this event has probability 0.2    i = 1elif r < cumprobs[2]:    # this event has probability 0.3    i = 2elif r < cumprobs[3]:    # this event has probability 0.4    i = 3

Golang如何实现高效的AI算法?

Golang如何实现高效的AI算法?

golang如何实现高效的ai算法?

Golang(又称Go语言)是一种现代化的、高效的编程语言,广泛应用于各个领域。在人工智能(AI)领域,高效的算法是非常重要的。本文将探讨如何使用Golang实现高效的AI算法。

为了实现高效的AI算法,首先需要对Golang的特性和优势有所了解。Golang是一种编译型语言,使用静态类型系统,具有垃圾回收功能。它的设计目标之一就是提供高效的并发支持。这些特性使得Golang成为实现高性能、高并发的AI算法的理想选择。

第一步是选择适合AI的Golang库。Golang拥有丰富的开源库,包括用于数据处理、机器学习和神经网络的库。例如,Gonum是一个专门用于数学和统计的库,提供了许多常用的线性代数和概率分布函数。GoCV可以用于图像处理和计算机视觉。而Gorgonia和Golearn则是用于机器学习的库,提供了各种常见的机器学习算法和工具。

然后,需要考虑如何利用并发性来提高AI算法的效率。Golang的并发模型采用goroutine和channel,非常适合解决并行计算的问题。可以将AI算法中的独立任务分解成多个goroutine,并使用channel在它们之间传递数据。这样可以充分利用多核处理器的性能,并提高算法的运行效率。此外,还可以使用Golang的互斥锁(mutex)和条件变量(condition)机制来管理和保护共享的资源,确保多个goroutine之间能够正确地协调和同步。

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另一个关键因素是优化数据处理和算法实现。Golang提供了丰富的数据结构和算法库,可以帮助实现高效的数据处理。例如,使用切片(slice)来处理大规模数据集,而不是使用传统的数组。切片可以动态扩展和缩小,减少了内存的浪费。此外,可以使用map来实现高效的数据索引和查询。对于一些计算密集型的算法,可以使用Golang的内联函数和汇编插入(inlining and assembly)功能,进一步提高算法的性能。

最后,必须进行充分的性能调优和测试,以确保算法在实际应用中的高效性。Golang提供了丰富的性能分析和性能测试工具,可以帮助发现和修复性能瓶颈。使用这些工具,可以测量算法的运行时间、内存使用情况和并发性能等指标,并进行比较和优化。

总而言之,Golang是一种完美的选择,用于实现高效的AI算法。它的并发性能和丰富的开源库使其成为一个有效的工具,可以加速AI算法的开发和部署。但是,在开始使用Golang时,需要对其特性和优势有所了解,并进行合理的数据处理和算法实现。通过优化和测试,可以确保算法能够在实际应用中实现高效和高性能。

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Java中如何实现抽奖功能的算法?

Java中如何实现抽奖功能的算法?

一、题目描述

题目: 小虚竹为了给粉丝送福利,决定在参与学习打卡活动的粉丝中抽一位幸运粉丝,送份小礼物。为了公平,要保证抽奖过程是随机的。

二、解题思路

1、把参与的人员加到集合中

2、使用Random对象获取随机数

3、把随机数当下标,获取集合中的幸运用户

三、代码详解

public class Basics28 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> luckUserNames = getLuckUserNames();
        Random random = new Random();
        int luckNum = random.nextInt(6);
        System.out.println("幸运的未来大佬是:"+luckUserNames.get(luckNum));
    }

    private static List<String> getLuckUserNames(){
        List<String> luckUserNames = new ArrayList<String>();

        luckUserNames.add("李慢慢_");
        luckUserNames.add("TryAgain-");
        luckUserNames.add("team_dog");
        luckUserNames.add("Jasonakeke");
        luckUserNames.add("学好c语言的小王同学");
        luckUserNames.add("Ara~追着风跑");
        return luckUserNames;
    }
}
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Java怎么实现抽奖算法

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四、优化抽奖算法

解题思路

随机次数太少,需要优化

需要列出所有人随机命中的次数,显示出来,比较公开公平

代码详解

public class LuckDraw {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> luckUserNames = getLuckUserNames();
        Random random = new Random();
        //key:luckNum ,value:count 
        Map<Integer,Integer> luckNumMap = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int luckNum = random.nextInt(4);
            Integer count = luckNumMap.get(luckNum);
            if(count==null){
                count = 0;
            }
            ++count;
            luckNumMap.put(luckNum,count);
        }
        Integer maxLuckNum = 0;
        Integer maxCount =0;
        for(Integer luckNum:luckNumMap.keySet()){
            if(maxCount<luckNumMap.get(luckNum)){
                maxCount =  luckNumMap.get(luckNum);
                maxLuckNum = luckNum;
            }
            System.out.println(luckUserNames.get(luckNum)+"同学的幸运值:"+luckNumMap.get(luckNum));
        }
        System.out.println("本周学习打卡积分第一且是幸运的未来大佬是:"+luckUserNames.get(maxLuckNum));
        
    }
    
    private static List<String> getLuckUserNames(){
        List<String> luckUserNames = new ArrayList<String>();
        luckUserNames.add("学好c语言的小王同学");
        luckUserNames.add("Ara~追着风跑");
        luckUserNames.add("李慢慢_");
        luckUserNames.add("Jasonakeke");
        return luckUserNames;
    }
}
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Java怎么实现抽奖算法

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Java中如何实现插入排序算法?

Java中如何实现插入排序算法?

    一、基本思想

    插入排序(insertion-sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

    二、算法分析

    1、算法描述

    一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:

    • 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;

    • 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;

    • 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;

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    • 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;

    • 将新元素插入到该位置后;

    • 重复步骤2~5。

    2、过程分析

    (1)、将第一个元素 (1) 标记为已经排序过。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (2)、提取第一个没有排序过的元素 (28)。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (3)、找出插入提取元素的地方;和已经排序过的元素 1 比较。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (4)、1 > 28 不成立(False), 在现有位置上插入一个元素。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (5)、找出插入提取元素的地方;和已经排序过的元素 28 比较。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (6)、28 > 3 成立(True), 则将现在已经排序过的元素({val1}) 向右移动1格。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (7)、找出插入提取元素的地方;和已经排序过的元素 1 比较。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (8)、1 > 3 不成立(False), 在现有位置上插入一个元素。

    Java中插入排序算法怎么实现

    (9)、以此类推

    Java中插入排序算法怎么实现

    三、算法实现

    package com.algorithm.tenSortingAlgorithm;
    
    import java.util.Arrays;
    
    public class InsertionSort {
        private static void insertionSort(int[] arr) {
            int preIndex, current;
            for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
                preIndex = i - 1;
                current = arr[i];
                while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
                    arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
                    preIndex--;
                }
                arr[preIndex + 1] = current;
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {1,28,3,21,11,7,6,18};
            insertionSort(arr);
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    }
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    Java如何实现Kruskal算法

    Java如何实现Kruskal算法

    介绍

    构造最小生成树还有一种算法,即 kruskal 算法:设图 g=(v,e)是无向连通带权图,v={1,2,...n};设最小生成树 t=(v,te),该树的初始状态只有 n 个节点而无边的非连通图t=(v,{}),kruskal 算法将这n 个节点看成 n 个孤立的连通分支。它首先将所有边都按权值从小到大排序,然后值要在 t 中选的边数不到 n-1,就做这样贪心选择:在边集 e 中选择权值最小的边(i,j),如果将边(i,j)加入集合 te 中不产生回路,则将边(i,j)加入边集 te 中,即用边(i,j)将这两个分支合并成一个连通分支;否则继续选择下一条最短边。把边(i,j)从集合 e 中删去,继续上面的贪心选择,直到 t 中的所有节点都在同一个连通分支上为止。此时,选取的 n-1 条边恰好构成图 g 的一棵最小生成树 t。

    Kruskal 算法用一种非常聪明的方法,就是运用集合避圈;如果所选择加入边的起点和终点都在 T 集合中,就可以断定会形成回路,变的两个节点不能属于同一个集合。

    算法步骤

    1 初始化。将所有边都按权值从小到大排序,将每个节点集合号都初始化为自身编号。

    2 按排序后的顺序选择权值最小的边(u,v)。

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    3 如果节点 u 和 v 属于两个不同的连通分支,则将边(u,v)加入边集 TE 中,并将两个连通分支合并。

    4 如果选取的边数小于 n-1,则转向步骤2,否则算法结束。

    一、构建后的图

    Java如何实现Kruskal算法

    二、代码

    package graph.kruskal;
     
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Collections;
    import java.util.List;
    import java.util.Scanner;
     
    public class Kruskal {
        static final int N = 100;
        static int fa[] = new int[N];
        static int n;
        static int m;
     
        static Edge e[] = new Edge[N * N];
        static List<Edge> edgeList = new ArrayList();
     
        static {
            for (int i = 0; i < e.length; i++) {
                e[i] = new Edge();
            }
        }
     
        // 初始化集合号为自身
        static void Init(int n) {
            for (int i = 1; i <= n; i++)
                fa[i] = i;
        }
     
        // 合并
        static int Merge(int a, int b) {
            int p = fa[a];
            int q = fa[b];
            if (p == q) return 0;
            for (int i = 1; i <= n; i++) { // 检查所有结点,把集合号是 q 的改为 p
                if (fa[i] == q)
                    fa[i] = p; // a 的集合号赋值给 b 集合号
            }
            return 1;
        }
     
        // 求最小生成树
        static int Kruskal(int n) {
            int ans = 0;
            Collections.sort(edgeList);
            for (int i = 0; i < m; i++)
                if (Merge(edgeList.get(i).u, edgeList.get(i).v) == 1) {
                    ans += edgeList.get(i).w;
                    n--;
                    if (n == 1)//n-1次合并算法结束
                        return ans;
                }
            return 0;
        }
     
        public static void main(String[] args) {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            n = scanner.nextInt();
            m = scanner.nextInt();
            Init(n);
            for (int i = 1; i <= m; i++) {
                e[i].u = scanner.nextInt();
                e[i].v = scanner.nextInt();
                e[i].w = scanner.nextInt();
                edgeList.add(e[i]);
            }
            System.out.println("最小的花费是:" + Kruskal(n));
        }
    }
     
    class Edge implements Comparable {
        int u;
        int w;
        int v;
     
        @Override
        public int compareTo(Object o) {
            if (this.w > ((Edge) o).w) {
                return 1;
            } else if (this.w == ((Edge) o).w) {
                return 0;
            } else {
                return -1;
            }
        }
    }
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    三、测试

    绿色为输入,白色为输出。

    Java如何实现Kruskal算法

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    今天关于如何实现K-Means ++算法?k-means算法的步骤的讲解已经结束,谢谢您的阅读,如果想了解更多关于Golang如何实现高效的AI算法?、Java中如何实现抽奖功能的算法?、Java中如何实现插入排序算法?、Java如何实现Kruskal算法的相关知识,请在本站搜索。

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