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机器学习算法系列(11):聚类(1)—简介

机器学习算法系列(11):聚类(1)—简介
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x,y

相关系数即将坐标向量量各?自平移到原点后的夹?角余弦。这即揭示了了为何?文档间求距离使?用夹?角余弦,因为这个物理理量量表征了了?文档去均值化后的随机向量量间的相关系数。

机器学习10大算法-周辉

机器学习10大算法 什么是机器学习呢? 从广泛的概念来说,机器学习是人工智能的一个子集。人工智能旨在使计算机更智能化,而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之,机器学习是人工智能的应用。通过使用从数据中反复学习到的算法,机器学习可以改进计算机的功能,而无需进行明确的编程。 机器学习中的算法有哪些? 如果你是一个数据科学家或机器学习的狂热爱好者,你可以根据机器学习算法的类别来学习。机器学习算法主要有三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 使用预定义的“训练示例”集合,训练系统,便于其在新数据被馈送时也能得出结论。系统一直被训练,直到达到所需的精度水平。 无监督学习 给系统一堆无标签数据,它必须自己检测模式和关系。系统要用推断功能来描述未分类数据的模式。 强化学习 强化学习其实是一个连续决策的过程,这个过程有点像有监督学习,只是标注数据不是预先准备好的,而是通过一个过程来回调整,并给出“标注数据”。

机器学习三大类别中常用的算法如下: 1. 线性回归 工作原理:该算法可以按其权重可视化。但问题是,当你无法真正衡量它时,必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析,可以获取一个结果。 回归线,由Y = a * X + b表示。 Y =因变量;a=斜率;X =自变量;b=截距。 通过减少数据点和回归线间距离的平方差的总和,可以导出系数a和b。 2. 逻辑回归 根据一组独立变量,估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。 下列方法用于临时的逻辑回归模型: 添加交互项。 消除功能。 正则化技术。 使用非线性模型。 3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具,它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量,将其划分为两个或多个同构集。 决策树的基本原理:根据一些feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投

数据挖掘考试题目聚类

数据挖掘考试题目——聚类 一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为:__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下,时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有:___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类:__________、__________,它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________,它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中,如果有明显分离的簇,则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息,评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。 答案: 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离(K-距离) 10、非监督 二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是(B)。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A:①②④⑤③ B:③①⑤②④ C:③①②④⑤ D:①④⑤②③ 2、如果有m个点,DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为(C)。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中,点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数(B)。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界

烹饪中常见的26种技法有哪些

烹饪中常见的26种技法有哪些 煎:煎是先把锅烧热,用少量的有刷一下锅底,然后把加工成型(一般为扁型)的原料放入锅中,用少量的油煎制成熟的一种烹饪方法。一般先煎一面,再煎另一面、煎时不停地晃动锅子,使原料受热均匀,色泽一致。 熏;熏是讲已经处理熟的主料用烟加以熏制的一种烹调方法。 滑:把上薄浆的鸡鸭鱼猪等的肉片用烧开的水或热锅冷油滑开使原本塞牙的肉质变嫩且口感好。 熘:熘就是用旺火急速烹调的一种方法。熘法一般是先将原料经过油炸或者开水氽熟后,另外起油锅调制卤汁,然后将处理好的原料放入卤汁中搅拌或讲卤汁浇淋于处理好的原料表面。 爆:爆就是急、速、烈的意思,加热时间极短。烹制出的菜肴脆嫩鲜爽。爆法主要用于烹制脆性、韧性原料,常用的爆法主要为:油爆、芜爆、葱爆、酱爆等。

焗:通过盖上锅盖,保留热气,使未熟的十五熟透。 炒:烧是最基本的烹饪技法,其原料一般是片、丝、丁、条、块,炒时要用旺火,要热锅热油,所用底油多少随料而定。依照材料、火候,油温高低的不同,可分为生炒、滑炒、熟炒及干炒等方法。 拔丝:拔丝是将糖(冰糖或白糖)加油或水熬到一定的火候,然后放入炸过的食物翻炒,吃时能拔出糖丝的一种烹调方法。 卷:卷是以菜叶、蛋皮、面皮、花瓣等作为卷皮,卷入各种馅料后,裹成圆筒或椭圆形后,再蒸或炸的一种烹调方法。 氽:氽既是对有些烹饪原料进行出水处理的方法,也是一种制作菜肴的烹调方法。氽菜的主料多是细小的片、丝、花刀型或丸子,而且成品汤多。氽属旺火速成的烹调方法。 蒸:蒸是以水蒸气为导热体,将经过调味的原料,用旺火或中火加热,使成菜熟嫩或酥烂的一种烹调方法。常见的蒸法有干蒸、清蒸、粉蒸

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法的分类是棘手的,有几种合理的分类,他们可以分为生成/识别,参数/非参数,监督/无监督等。 例如,Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如:1,广义线性模型,2,支持向量机,3,最近邻居法,4,决策树,5,神经网络等 但从我们的经验来看,这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习,你通常不会想,“今天我要训练一个支持向量机!”相反,你心里通常有一个最终目标,如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中,有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之,它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题,这对于监督式学习(即预测性建模)尤其重要。 例如,你不能说神经网络总是比决策树好,反之亦然。有很多因素在起作用,比如数据集的大小和结构。因此,您应该为您的问题尝试许多不同的算法,同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然,你尝试的算法必须适合你的问题,这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。打个比方,如果你需要清理你的房子,你可以使用真空吸尘器,扫帚或拖把,但是你不会拿出一把铲子然后开始挖掘。

因此,我们想要介绍另一种分类算法的方法,即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格,股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。换句话说,对于每个可用于监督算法的观察结果,您都有一些“基于事实”的数值。

1.1。(正则化)线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。它最简单的形式是试图将一个直的超平面整合到你的数据集中(即当你只有两个变量的时候,你只能得到一条直线)。正如您可能猜到的那样,当数据集的变量之间存在线性关系时,它的效果是非常好的。 实际上,简单的线性回归经常被正则化的同类算法(LASSO,Ridge和Elastic-Net)所忽略。正则化是一种惩罚大系数的技术,以避免过度拟合,它应该调整其惩罚的力度。

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题(满分30分,每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据,并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估,并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程,其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识,接着建立目标数据集,并专注所选择的数据子集;再作数据预处理,剔除错误或不一致的数据;然后进行数据简化与转换工作;再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些,请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: 1)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说,假设未来行为与现在的行为有关,利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如,要预测下周某种商品的销售额,可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2)、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Regressive,简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average,简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average,简称ARMA)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练,通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值,就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

移动机器人完全遍历路径规划算法研究

东南大学 硕士学位论文 移动机器人完全遍历路径规划算法研究 姓名:胡正聪 申请学位级别:硕士 专业:机械电子工程 指导教师:张赤斌 20080403

第一章绪论 第一章绪论 1.1移动机器人的发展史 社会的主体是人类,历史的推动者是人类,伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明,不断推动社会的发展。邓小平同志说过:“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力,所以人类推动社会发展就是要致力于发展生产力,致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识自然、改造自然、得到自己所需物质的能力,这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。 机器人就是生产力发展的产物。机器人的概念最早是在1920年的科幻小说中提出的,而早期的机器人如1939年美国纽约世界博览会上展出的西屋电气公司制造的家用机器人Elektro和1956年美国人乔治?德沃尔制造出的世界上第一台可编程的机器人都是一些实用价值不高的机器人,它们是现代机器人的雏形。上世纪60年代,由于传感器和计算机技术的发展及应用,兴起了全世界第二代机器人的研究热潮,并向人工智能进发。1968年,美国斯坦福研究所公布了他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器,能根据人的指令发现并抓取积木。Shakey可以算是世界第一台智能机器人,它拉开了第三代机器人研发的序幕。到了上世纪80年代,发达国家都组建各种机器人研究机构,尤其是以美国为代表的国家将机器人的研究列入了军事发展计划,带动各国把机器人的研究推上了高潮,日本和欧洲各国都成立了各自的机器人研究中心和规划了自己的研究计划。进入90年代后,机器人的应用领域除了工业和军事外,还涉及到了服务和娱乐领域,以日本本田公司的ASIMO人型机器人和索尼公司的AIBO娱乐机器人为代表的机器人展示了机器人领域各方面的先进研究成果。在欧洲,2002年丹麦iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba,它能避开障碍,自动设计行进路线,还能在电量不足时,自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。2006年6月,微软公司推出MicrosoRRoboticsStudio,机器人模块化、平台统一化的趋势越来截明显,比尔?盖茨预言:“家用机器人很快将席卷伞球。” 图1.1丹麦iRobot公司推出的吸尘机器人Roomba[

机器学习的十种经典算法详解

机器学习的十种经典算法详解 毫无疑问,近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势,机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影,亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。那么,如果你想要学习机器学习的算法,该如何入门呢?就我而言,我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授,他的研究方向是逻辑学和人工智能,主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一:Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》,课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能,以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期,我们三个人还组队做了编程项目,实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。我从课程中学到了非常多的知识,并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内,我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是,我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程,并且在几天前学完了课程内容。在本文中,我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习,非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集(训练数据)有某些可以获取的熟悉(标签),但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息,但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程,并没有提及强化学习,但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。监督式学习1.决策树:决策树是一种决策支持工具,它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果,包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。 从商业决策的角度来看,决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概

(完整word版)各种聚类算法介绍及对比

一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchical methods)先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并,直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等。比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerative和divisive),也可以理解为自下而上法(bottom-up)和自上而下法(top-down)。自下而上法就是一开始每个个体(object)都是一个 类,然后根据linkage寻找同类,最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来,一开始所有个体都属于一个“类”,然后根据linkage排除异己,最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分,只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数,来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等(其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法,一方面因为其良好的单调性,另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中)。为弥补分解与合并的不足,层次合并经常要与其它聚类方法相结合,如循环定位。 2)Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类)主要是在数据量很大的时候使用,而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分,然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化;ROCK(A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes)主要用在categorical的数据类型上;Chameleon(A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling)里用到的linkage是kNN(k-nearest-neighbor)算法,并以此构建一个graph,Chameleon的聚类效果被认为非常强大,比BIRCH好用,但运算复杂度很高,O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有对象都在一个簇中,或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类,它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程: (1) 将每个对象看作一类,计算两两之间的最小距离; (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类; (3) 重新计算新类与所有类之间的距离; (4) 重复(2)、(3),直到所有类最后合并成一类。

一种移动机器人的路径规划算法

一种移动机器人的路径规划算法 作者:霍迎辉,张连明 (广东工业大学自动化研究所广州510090 文章来源:自动化技术与应用点击数:1419 更新时间:2005-1-24 摘要:本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法,机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置,其原理简单,计算快捷,容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。 关键词:移动机器人;路径规划;机器人避障 1引言 移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物[1]。 障碍环境中机器人的无碰撞路径规划[2]是智能机器人研究的重要课题之一,由于在障碍空间中机器人运动规划的高度复杂性使得这一问题至今未能很好地解决。路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种,一种是基于模型的路径规划,作业环境的全部信息都是预知的;另一种是基于传感器的路径规划,作业环境的信息是全部未知或部分未知的。 对机器人路径规划的研究,世界各国的专家学者们提出了许多不同的路径规划方法,主要可分为全局路径和局部路径规划方法。全局路径规划方法有位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法;局部路径规划方法主要有人工势场法。这些方法都各有优缺点[3],也没有一种方法能够适用于任何场合。 本文提出一种最短切线路径的规划方法,其涉及的理论并不高深,计算简单,容易实现,可供侧重于应用的读者参考。下面将详细介绍该算法的基本原理,最后给出仿真实现的结果。 2最短切线路径算法 2.1算法基本原理 (1)首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物。如图1所示,以B代表目标位置,其坐标 为(x B,y B ),以R、A分别代表机器人及障碍物,坐标为(x R ,y R )、(x A ,y A )。Rr和Ra表示机器人和障 碍物的碰撞半径,也就是说在其半径以外无碰撞的危险。这里对碰撞半径的选择作出一点说明,碰撞半径越小,发生碰撞的危险度越大,但切线路径越短;碰撞半径越大,发生碰撞的危险度越小,但同时切线路径越长。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。若机器人与目标位置之间不存在障碍物,机器人可走直线直接到达目标位置,此时的直线方程可由两点式确定:

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总 ?作者:王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习:

在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network) 非监督式学习: 在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习:

各种聚类算法的比较

各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小;不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多,根据基本思想的不同,大致可以将聚类算法分为五大类:层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离 1.1.2最具代表性算法 1)CURE算法 特点:固定数目有代表性的点共同代表类 优点:识别形状复杂,大小不一的聚类,过滤孤立点 2)ROCK算法 特点:对CURE算法的改进 优点:同上,并适用于类别属性的数据 3)CHAMELEON算法 特点:利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点:适用于任意形状和任意属性的数据集;灵活控制不同层次的聚类粒度,强聚类能力 缺点:大大延长了算法的执行时间,不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接,能有效处理异常数据,主要用于对空间数据的聚类

1)DBSCAN:不断生长足够高密度的区域 2)DENCLUE:根据数据点在属性空间中的密度进行聚类,密度和网格与处理的结合 3)OPTICS、DBCLASD、CURD:均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构,将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构; 1)优点:处理时间与数据对象的数目无关,与数据的输入顺序无关,可以处理任意类型的数据 2)缺点:处理时间与每维空间所划分的单元数相关,一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1)STING:基于网格多分辨率,将空间划分为方形单元,对应不同分辨率2)STING+:改进STING,用于处理动态进化的空间数据 3)CLIQUE:结合网格和密度聚类的思想,能处理大规模高维度数据4)WaveCluster:以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题,并利用图论和相关启发式算法来解决,构造数据集的最小生成数,再逐步删除最长边 1)优点:不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1)基于超图的划分 2)基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解

遗传算法与机器人路径规划

遗传算法与机器人路径规划 摘要:机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域,是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言,在其工作时要求按一定的规则,例如时间最优,在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下,机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法,利用地图中的信息进行路径规划,实际应用中效率比较高。 关键词:路径规划;移动机器人;避障;遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers(e.g time optimal),and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 (1)根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同,移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类: 1,已知环境下的对静态障碍物的路径规划; 2,未知环境下的对静态障碍物的路径规划; 3,已知环境下对动态障碍物的路径规划; 4,未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 (2)也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型: 1,基于环境先验完全信息的全局路径规划; 2,基于传感器信息的局部路径规划。 (第二种中的环境是未知或部分未知的,即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。) 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别,采用何种规划算法,基本上都要遵循以下步骤: 1, 建立环境模型,即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型; 2, 路径搜索方法,即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法

菜肴的烹调方法

菜肴的烹调方法 烹调方法是指把经过初步加工和切制成形的烹饪原料,综合运用加热、调制等手段制成不同风味菜肴特色的方法。在实际应用中,烹调方法还包括只调制不加热的方法,如生拌、生炝、生渍、生腌等;以及只加热、不调制的方法,如煮(饭)、熬(粥)、蒸(馒头)、烤(白薯)等。 由于烹饪原料的性能、质地、形态各异,因此,菜肴在色、香、味、形、质诸要素等方面的要求也各不一样。因而菜肴制作过程中的加热途径、糊浆、芡汁和火候运用也不尽相同。这样也就衍生形成了多种多样的烹调方法。运用烹调方法的目的是通过对热能、调料和炊具综合的或分别的利用,施加于粗加工、细加工等工序处理过的主、配料,产生复杂的理化反应,形成为色泽、香气、味道、形状、质感等不同的风味特色,使烹饪原料变为既符合饮食养生要求、又美味可口的菜肴。因此,烹调方法对菜肴起着决定性的作用,是中式烹调技艺的核心。 第一节烹调方法的分类 目前,中式菜肴的烹调方法可按传热介质分类、按烹和调的运用情况分类和按冷热菜式分类。现分别介绍如下: 一、按传热介质分类 按传热介质的不同,烹调方法可分为油烹法、水烹法、汽烹法、

固体烹法、电磁波烹法及其他烹法,还包括有多种传热介质综合套用的混合烹法。 1.油烹法 油烹法是指通过油脂把热能以热对流的方式传递给原料,将烹饪原料制成菜肴的烹调方法,如炒、爆、炸、熘、烹、拔丝、挂霜等。 2.水烹法 水烹法是指通过水将热能以热对流的方式传递给烹饪原料,其菜肴主要成熟过程是以水作为传热介质的烹调方法,如汆、涮、烩、煮、焖、烧、炖、扒、灼、浸、蜜汁、软熘等。 3.汽烹法 汽烹法是指通过水蒸气将热能以热对流的方式传递给烹饪原料,其菜肴主要成熟过程是以水蒸气作为传热介质的烹调方法,如蒸、隔水炖。 4.固体烹法 固体烹法是指通过盐或砂粒等固体物质将热能以热传导的方式 传递给烹饪原料,其菜肴主要成熟过程是以固体物质作为传热介质的烹调方法,如盐焗、砂炒等。 5.电磁波烹法 电磁波烹法是指依靠电磁波、远红外线、微波、光能等为热源,

机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点

5-1简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 1)C4.5算法: ID3算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益,并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5算法核心思想是ID3算法,是ID3算法的改进,改进方面有: 1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2)在树构造过程中进行剪枝 3)能处理非离散的数据 4)能处理不完整的数据 C4.5算法优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。 缺点: 1)在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算 法的低效。 2)C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程 序无法运行。 2)K means 算法: 是一个简单的聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。 ,其中N为样本数,K是簇数,r nk b表示n属于第k个簇,u k是第k个中心点的值。 然后求出最优的u k 优点:算法速度很快 缺点是,分组的数目k是一个输入参数,不合适的k可能返回较差的结果。 3)朴素贝叶斯算法: 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题,分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设,假设特征条件独立,但朴素贝叶斯算法简单,快速,具有较小的出错率。 在朴素贝叶斯的应用中,主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。

数据挖掘实验报告-聚类分析

数据挖掘实验报告(三) 聚类分析 姓名:李圣杰 班级:计算机1304 学号:1311610602

一、实验目的 1、掌握k-means 聚类方法; 2、通过自行编程,对三维空间内的点用k-means 方法聚类。 二、实验设备 PC 一台,dev-c++5.11 三、实验内容 1.问题描述: 立体空间三维点的聚类. 说明:数据放在数据文件中(不得放在程序中),第一行是数据的个数,以后各行是各个点的x,y,z 坐标。 2.设计要求 读取文本文件数据,并用K-means 方法输出聚类中心 3. 需求分析 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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心,而对于所剩下的其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类。然后,再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值),不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数,具体定义如下: 2 1∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和,p 为代表对象的空间中的一个点,m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准,旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。 四、实验步骤 Step 1.读取数据组,从N 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心; Step 2.循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止; Step 3.根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离,并根据最小距离重新对相应对象进行划分; Step 4.重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)。 代码 #include #include #include #include int K,Vectordim,datasize,seed=1;

移动机器人路径规划技术综述

第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室,上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人;路径规划;人工势场;模板匹配;地图构建;神经网络;智能计算 中图分类号:TP18;TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems,Shanghai Maritime University,Shanghai201306, China.Correspondent:ZHU Da-qi,E-mail:zdq367@https://www.sodocs.net/doc/5414192081.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot;Path planning;Arti?cial potential?eld;Template approach;Map building;Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30;修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136);高校博士点基金项目(20093121110001);上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究;颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.

烹饪中的烹调手法

炒古写作“煼”,是目前最基本的烹调方法之一;即将食物切成小件,连同调味料放入烧猛油的铁镬(锅)中迅速翻搅致熟的手法。 炝食物切好后,经沸水或热油的“灼”或“泡”等处理后,再在烧镬(锅)中爆入干辣椒和花椒油拌匀的烹调方法。 炊即利用蒸、煮等将食物致熟的方法。多见冠名在潮州菜中。 煮最简单的烹调方法之一;在镬(锅)中用适量的沸水或汤水以及调味料将食物致熟的烹调方法。 煎烧热铁镬(锅),放入少许生油,然后将食物平滩紧贴在镬中,利用慢火热油使食物的表面呈金黄色及致熟的烹调方法。 爆利用热镬(锅)热油,攒入适量调好的汁酱或汤水,使镬中的小件食物快速致熟又赋入香气的烹调方法。 炸古写作“煠”,最常用的烹调方法之一;指将食物放入大量的热油中致熟至脆的烹调手法。 烚古写作“煠”,利用大量的沸水将肉质较韧的食物在炉火上炊软炊熟的加工方法。 滚利用大量的沸水的涌动将食物窳味带出的加工方法。利用大量的汤水将已煎好的食物煮熟并得出汤水的烹调方法。 氽北方烹调术语,古为“川”;近乎粤菜的“渌”,即将加工成丸状或片状的食物在沸水中致熟后,捞起入碗中,再添入沸汤的烹调方法。 灼北方写作“焯”;是指食物切成薄片等,利用沸水迅速至熟再

蘸上酱料而吃的烹调方法。 炟将蔬菜放入添有枧水或生油的沸中用慢火煮透,使成品软并保持翠绿的加工方法。 涮北方烹调术语;将切成薄片的食物放入辣汤中致熟再蘸上酱料而吃的烹调方法。 煀古时写作“爩”;指将食物直接放入镬(锅)中或瓦罉(煲)中,加入大量姜葱等香料料头,盖上盖,利用大量的香料料头至香及达到成熟的烹调方法。 焗利用灼热的粗盐等将用锡纸或玉扣纸等包封好的食物在密封的条件下致熟的烹调方法。利用沙姜粉加精盐调拌致熟的烹调方法或是用密封的条件受热致熟的烹调方法。 焖北方烹调法;指质韧的食物放入镬(锅)中,加入适量的汤水,盖上盖并利用文火炊软及致熟的烹调方法。 炆近乎北方烹调法的“烧”,故有“南炆北烧”之说;指质韧的食物放入镬(锅)中,加入适量的汤水,利用文火炊软及致熟的烹调方法。 烩用适量的汤水将多种肉料和蔬菜一同炊煮的烹调方法。 蒸利用水蒸汽的热力使食物致熟的烹调方法。 炖食物加入清水或汤水,放入有盖的容器中,盖盖,再利用水蒸汽的热力致熟并得出汤水的烹调方法。北方菜系是指用大量汤水及文火将食物炊软炊熟的烹调方法。 扣食物经调味及预加工后,整齐排放入扣碗之中隔水蒸熟,然后

聚类算法比较

聚类算法: 1. 划分法:K-MEANS算法、K-M EDOIDS算法、CLARANS算法; 1)K-means 算法: 基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤: (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3),直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2: (a)未聚类的初始点集 (b)随机选取两个点作为聚类中心 (c)计算每个点到聚类中心的距离,并聚类到离该点最近的聚类中去 (d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心 (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离,并聚类到离该点最近的聚类中去 (f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心 优点: 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。 缺点: 1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。 2. 在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

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