Among other results, several properties of k-convex planar polygons are presented in [1]. Here, we generalize this work by extending k-convexity to finite point sets in the plane. A point set S is said to be k-convex if there exists a k-convex polygon whose vertex set is S. In ...
所以,这样保证SSE每一次迭代时,都会减小,最终使SSE收敛。 由于SSE是一个非凸函数(non-convex function),所以SSE不能保证找到全局最优解,只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次kmeans,选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化 由于数据之间量纲的不相同,不方便比较。举个例子,比如游戏用户的在线时长和...
蓝桥杯算法训练 --- Two k-Convex Polygons 题目 给定n个棍子的长度和整数k,求能否在其中选出2k个棍子拼成两个凸多边形。使得两个凸多边形都恰好有k跟棍子组成,且任意相邻的边都不共线。 输入 第一行包括两个正整数n,k,表示棍子总数和多边形边数。 第二行包括n个正整数,表示每根棍子的长度。 输出 第一...
curve:str型,指明曲线之上区域是凸集还是凹集,concave代表凹,convex代表凸 direction:str型,指明曲线初始趋势是增还是减,increasing表示增,decreasing表示减 需要注意的凹凸性参数,这里凹凸性参数与许多国内教材的描述是相反的: 1、f(λx1+(1-λ)x2)≤λf(x1)+(1-λ)f(x2) , 即V型,为“凸向原点”,或“...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
凸集(convex set)developers.google.com 欧几里得空间的一个子集,其中任意两点之间的连线仍完全落在该子集内。例如,下面的两个图形都是凸集: 凸集 所以,凸的数据集,即数据集的样本呈现凸集分布。 相反,下面的两个图形都不是凸集: 不是凸集 所以,不是凸的数据集,即是数据集的样本呈现的不是凸集分布。
kn = KneeLocator(K, sum_of_squared_distances,S=1.0, curve="convex", direction="decreasing") kn.plot_knee() 这段脚本用于测试不同的K值以找到最佳值: *K值为2时创建的支撑和阻力线将在很长时间内都不会被触及。 *K值为9时创建的支撑和阻力太过常见,难以做出预测。
(1)非凸(non-convex)数据。可以用kernal k均值聚类解决。 (2)非数值型数据。Kmeans只能处理数值型数据。可以用k-modes。初始化k个聚类中心,计算样本之间相似性是根据两个样本之间所有属性,如属性不同则距离加1,相同则不加,所以距离越大,样本的不相关性越大。更新聚类中心,使用一个类中每个属性出现频率最大的...
由于SSE是一个非凸函数(non-convex function),所以SSE不能保证找到全局最优解,只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次kmeans,选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化 由于数据之间量纲的不相同,不方便比较。举个例子,比如游戏用户的在线时长和活跃天数,前者单位是秒,数值一般都是几千,而后者单位是天...