K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是,每个x没有对应的分类结果y(i),...
遗传算法是一种概率搜索算法,它使用达尔文的自然选择原则,并使用在自然发生的遗传操作(如交叉(重组)和突变)之后形成的操作,迭代地将一组数学对象(通常是固定长度的二进制字符串)(通常具有相关的适应度值)转换为一个新的后代对象群体。 1.1 遗传算法...
K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是{x(1),x(2),…x(m)},每个x...
1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。 一个算法中的语句执行...
算法即在有限步骤内解一个数学问题的过程步骤中常常包括某一操作的重复。更广义地说,一个算法就是解一个问题或实现某一目村的逐步过程。一个算法,就是一个有穷规则的集合,规定了一个解决某特定类型问题的运算序列,此外还应具有如下 5 个重要特性。 1.输入性 一个算法要具有0个或多个外部量作为算法的输入,...
但NSW没有采用德劳内三角剖分法来构成德劳内三角网图,原因之一是德劳内三角剖分构图算法时间复杂度太高,换句话说,构图太耗时。原因之二是德劳内三角形的查找效率并不一定最高,如果初始点和查找点距离很远的话我们需要进行多次跳转才能查到其临近点,需要“高速公路”机制(Expressway mechanism, 这里指部分远点之间拥有线段...
输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 确定性:算法中的每一步都有确定的含义,不会出现二义性 可行性:算法的每一步都是可行的,也就是说每一步都能够执行有限的次数完成 ...
【算法理论】经典SGM:(3)代价聚合(CostAggregation) 由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示。聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一...
算法的基础理论概念主要包括以下几点：基本特征：明确的输入与输出：算法需要清晰的输入数据，并产生明确的输出结果。严格的确定性：算法的执行步骤是确定的，相同的输入会得到相同的输出。有限的执行步骤：算法必须在有限的时间内完成，具有有限的执行步骤。可行性：算法的实际可行性，即能在实际环境中被有效...
图像增强算法理论介绍 图像增强算法理论介绍 在数字图像处理领域，图像增强算法承担着提升视觉质量的关键任务。这类技术通过数学建模与计算手段，调整图像的灰度分布、纹理特征及空间频率等属性，使其更符合人类视觉系统感知规律或后续处理要求。从理论框架划分，图像增强主要涵盖空间域处理、频率域处理以及基于深度学习的增强...