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随笔分类 - Arithmetic
摘要：K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面的星星，聚类后结果是一个个星团，星团里面的点相互距离比较近，星团间的星星距离就比较远了。 在.
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posted @ 2013-08-06 19:38
摘要：从《基于比较的排序结构总结》中我们知道：全依赖“比较”操作的排序算法时间复杂度的一个下界O(N*logN)。但确实存在更快的算法。这些算法并不是不用“比较”操作，也不是想办法将比较操作的次数减少到 logN。而是利用对待排数据的某些限定性假设，来避免绝大多数的“比较”操作。桶排序就是这样的原理。桶排序的基本思想 假设有一组长度为N的待排关键字序列K[1....n]。首先将这个序列划分成M个的子区间(桶)。然后基于某种映射函数，将待排序列的关键字k映射到第i个桶中(即桶数组B的下标 i) ，那么该关键字k就作为B[i]中的元素(每个桶B[i]都是一组大小为N/M的序列)。接着对每个桶B[i]中.
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posted @ 2013-08-06 19:35
摘要：//堆排序---大根堆//此过程只排出第一个大根堆void HeapAdjust(int data[],int s,int m){ //data[s..m]组成的元素序列中，除data[s]之外，其余元素均满足堆定义 //调整data[s]的位置，使之成为大根堆 int j,t; t = data[s]; //备份元素data[s]，找到合适的位置后再插入 for (j=2*s+1;j=0;--i) //把data调整成大根堆 HeapAdju...
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posted @ 2013-07-23 18:22
摘要：//折半查找的递归算法int Search_rec(int r[],int low,int high,int key){ int mid; while (lowr[mid]) return Search_rec(r,mid+1,high,key); else return mid; } return -1;}//折半查找算法int Search_rec1(int r[],int low,int high,int key){ int mid; while (low<=high) { ...
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posted @ 2013-07-23 18:20
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