上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的,user program链接了MapReduce库,实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。 1.MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份(M为用户定义),每一份通常有16MB到64MB,如图左方所示分成了split0~4;然后使用fork将用户进...
k-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据划分为k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。下面是对k-means聚类算法的伪代码描述,遵循了您提供的提示: 1. 输入和输出 输入: 数据集 D={x1,x2,...,xn}D = \{x_1, x_2, ..., x_n\}D={x1,...
plot(X(clust,1),X(clust,2),ptsymb{i},'MarkerSize',3,'MarkerFace',MarkFace{i},'MarkerEdgeColor','black'); plot(cmeans3(i,1),cmeans3(i,2),ptsymb{i},'MarkerSize',10,'MarkerFace',MarkFace{i}); end hold off 3 分层聚类算法代码 eucD = pdist(X,'euclidean'); clustTreeEuc = lin...
k-means伪代码 1、初始化k个簇中⼼。2、更新所有样本点簇归属：样本点到哪个簇中⼼点最近就属于哪个簇。3、重新计算每个簇的中⼼点（直到簇中⼼点不再变化或达到更新最⼤次数）#k-means伪代码 import numpy as np import copy #计算欧⽒距离 def get_distance(X,Y):return np.sum((X-Y)**2...
k-means伪代码 1、初始化k个簇中心。 2、更新所有样本点簇归属:样本点到哪个簇中心点最近就属于哪个簇。 3、重新计算每个簇的中心点(直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数) #k-means伪代码importnumpy as npimportcopy#计算欧氏距离defget_distance(X,Y):returnnp.sum((X-Y)**2)**0.5defcalc_mean(X...
K最邻近(K Nearest Neighbor、KNN),主角之一,属于监督学习机器学习算法 K均值(K Meansclustering Algorithm、Kmeans),主角之一,属于非监督学习机器学习算法 伪代码 曼哈顿距离 欧式距离 闵可夫斯基距离 余弦距离 从上面的概念简介中可以看出来,虽然同属K家血脉,但是属于两种不同的机器学习类型,一个是监督学习,一个是...
生成:采用自顶向下的增长树的贪婪算法(ID3算法)来生成决策树。 而ID3算法的构造过程也就是围绕“哪一个属性作为根节点”展开的,将分类能力最好的属性挑选出来被作为根节点,然后产生其他支,并把训练样例排列到适当的分支,一直向下,不考虑之前的选择。此外我们需要了解如下几个概念: ...
算法伪代码：算法描述：算法：DBSCAN 输入：E——半径 MinPts——给定点在E邻域内成为核心对象的最小邻域点数。D——集合。输出：目标类簇集合 方法：Repeat 1）判断输入点是否为核心对象 2）找出核心对象的E邻域中的所有直接密度可达点。Until 所有输入点都判断完毕。Repeat 针对所有核心对象的E邻域内...
【摘要】物联网的发展极大地拓展了人类的感知面,但是随之而来的安全问题引起了人们的关注.从物联网中比较薄弱的传感器网络层面开展研究,提出了一种基于K-means聚类的高效数据入侵检测算法.针对传感器网络中采集数据多元化、异构性的特点,从网络延时、数据流量等方面对数据集进行聚类分析,进而提取数据特征.然后针对不同类...
MeansMeans算法设计算法设计 算法设计 伪代码 Map伪代码 Partion伪代码 Reduce伪代码 OutputFormat伪代码按照《可感染人类的高致病性病原微生物菌(毒)种或样本运输管理规定》要求运输至具有从事埃博拉病毒相关实验活动资质的实验室算法设计算法设计 job:计算新的聚类中心 Map: 输入: 输出:<所属类,数据> Reduce: 输入:...