K-MEANS算法:k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。
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因此,如果K-Means聚类中选择欧几里德距离计算距离,数据集又出现了上面所述的情况,就一定要进行数据的标准化(normalization),即将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
学习内容:无监督聚类算法K-Means k-means:模型原理、收敛过程、超参数的选择 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。
写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录(每条记录的特征向量大约10来个)进行文本聚类时,由于程序细节上有问题,就导致了Javaheap space的内存溢出问题,后来通过修改程序得到了解决。
1、从Java的这种分配机制来看,堆栈又可以这样理解:堆栈(Stack)是操作系统在建立某个进程时或者线程(在支持多线程的操作系统中是线程)为这个线程建立的存储区域,该区域具有先进后出的特性。
2、迭代子模式:迭代子模式可以顺序访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象。多个对象聚在一起形成的总体称之为聚集,聚集对象是能够包容一组对象的容器对象。
3、(9)Applet和servlet:能够在网页上执行的程序叫Applet,需要支持Java的浏览器很多,而applet支持动态的网页,这是很多其他语言所不能做到的。
4、桥梁模式:将抽象化与实现化脱耦,使得二者可以独立的变化,也就是说将他们之间的强关联变成弱关联,也就是指在一个软件系统的抽象化和实现化之间使用组合/聚合关系而不是继承关系,从而使两者可以独立的变化。
聚合关系是是一种比较强的关联关系,java中一般使用成员变量形式实现。对象之间存在着整体与部分的关系。
聚合就是:表示两个对象之间是整体和部分的弱关系,部分的生命周期可以超越整体。如下:实例化Person,不一定要实例化Telephone。
组合:部分与整体是与生俱来的,部分的存在依赖于整体。比如人与人的某个器guan,人一出生,器guan就在,人死亡,器guan也就没了意义。