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初步了解聚类分析的相关知识。

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简介:
通过运用身高体重数据,以及IRIS数据集作为本次实验的样本群体,我们采用了C均值聚类法、FCM聚类法和层次聚类方法对这些样本进行聚类分析。随后,对由此产生的聚类结果进行了深入的评估与分析。

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    初识聚类分析:探索数据中的隐藏模式与结构,通过算法将相似的对象分组。了解不同类型的聚类方法及其应用场景。 使用身高体重数据或IRIS数据作为本次实验的样本集,采用C均值、FCM以及层次聚类方法进行聚类分析,并对结果进行详细分析。
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    本文章介绍了一个通知系统的设计初期阶段,着重探讨了不同通知渠道的选择和应用。读者可以了解到如何有效利用短信、邮件、推送等方式构建高效的用户沟通机制。 我们最近完成了通知系统的重构工作,并确保其能够满足基本的用户业务需求。消息通知作为系统的一项基础功能,在提升产品用户体验方面起着至关重要的作用,尽管它可能并不显眼。产品经理应该充分了解这一功能的基本原理。 网上关于消息通知的文章已经有很多,有的探讨样式设计,有的介绍系统模块,还有一些则从营销策略的角度入手进行分析,这些文章都具有很高的参考价值。然而对于我们的当前需求而言,上述内容略显零散,在整理过程中需要花费一定的时间来整合信息。本段落旨在以通俗易懂的方式向大家解释消息通知的类型、设计以及后期运营过程中的同步工作,帮助读者全面了解各种渠道及其使用方式。 该文章主要适用于: - 初次接触并梳理消息通知功能的产品经理 - 对各类消息通道尚不熟悉的新人 通过这篇文章的学习,希望能够让大家对基本的消息推送系统和操作方法有一个系统的认识。
  • 声光调制器——原理与
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    本文介绍了声光调制器的基本工作原理及其在光学系统中的应用分析,旨在帮助读者对其有一个初步的认识和理解。 ### 声光调制器的原理与分析 #### 一、声光调制器概述 声光调制器是一种利用声光效应来控制激光束频率、方向及强度的关键装置。该技术基于20世纪30年代初期的研究成果,并随着激光技术的进步得到了广泛应用。由于其独特的性能优势,声光调制器在诸如激光技术、光学信号处理以及集成通信系统等领域中扮演了重要角色。 #### 二、声光调制器的工作原理 ##### 2.1 弹性效应 当超声波通过均匀介质时,会引发介质内部密度的周期变化,并导致折射率的变化。这种由外力引起的折射率改变现象被称为弹性效应。 - **表现**:高密度区域具有较高的折射率,低密度区域则相反。 ##### 2.2 超声光栅 超声波通过介质传播时,在其中形成了一种类似于相位光栅的周期性结构。 - **类型**: - 行波形成的光栅在空间中移动。 - 驻波单元由入射和反射波叠加而成,保持静止。 ##### 2.3 声光效应 声光效应是指当光线穿过受超声波影响的介质时发生的散射或衍射现象。这种调制作用是通过改变材料折射率来实现的。 - **原理**:由于超声波引起的密度变化,导致了对传播其中的光束进行周期性调制。 #### 三、声光调制器结构与实验观察 ##### 3.1 实验仪器 为了研究和测试声光效应,通常需要以下设备: - 半导体激光源:提供稳定的光源。 - 声光晶体盒:包含用于产生超声波的介质材料。 - 小孔光阑:用以选择特定衍射级次的光线。 - 光电探测器:检测经过调制后的信号强度。 ##### 3.2 实验原理 - **行波情况**:在传播过程中,由行波形成的周期性结构(即声光栅)会使折射率发生变化,从而影响到激光束的方向和频率。 - **驻波情况**:当超声波形成静止的驻波单元时,在这些单元中会交替产生高密度区与低密度区。 ##### 3.3 观察分析 - 当入射光波长匹配于声光晶体中的周期性结构(即布拉格条件)时,会产生明显的衍射现象。 - 若不完全符合上述条件,则会出现拉曼—奈斯散射效应。 #### 四、声光调制器的应用与前景 鉴于其低驱动电压、小功率需求、良好的温度稳定性以及对大功率光线的承受能力等优点,声光调制器在多个领域内展现出广泛应用潜力: - **激光技术**:精确控制激光频率。 - **光学信号处理**:作为高速光开关或可调节滤波器应用于通信系统中。 - **集成光通信技术**:充当高性能的集成电路元件。 随着新材料和技术的发展,声光调制器的应用范围将进一步扩大,并满足工业、科研及军事等不同领域的需求。预计在未来,这种器件将在更广泛的场景下发挥关键作用,从而推动相关领域的技术创新和发展。
  • MATLAB代码_matlab__
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    本资源提供全面的MATLAB聚类分析代码示例,涵盖各类常用算法如层次聚类、K均值聚类等。适用于数据挖掘和机器学习初学者及进阶者。 对数据进行聚类分析:输入一个n乘以2的矩阵作为需要分类的数据,运行程序后得到数据的分类情况。
  • 与模式
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    《聚类分析与模式识别》是一本探讨数据科学领域中关键方法和技术的著作。本书深入浅出地介绍了聚类算法和模式识别技术的核心概念、理论模型及其应用,旨在帮助读者掌握如何利用这些工具来解决实际问题,包括市场细分、图像处理等领域。 在模式识别领域内进行聚类分析是一项关键任务。其核心目标是将物理或抽象对象集合划分成多个类别,每个类别中的对象具有高度相似性,而不同类间的对象则差异显著。这种方法的应用范围极其广泛,涵盖了系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法以及图论聚类等多样化的技术手段。 具体来说,通过将数据归入不同的群组或簇中,可以简化复杂的数据集,并降低维数以实现可视化和分类。在MATLAB软件包的应用实例里,系统聚类方法是最为常见的选择之一。其操作流程是首先单独考虑每个样本作为一个类别,然后依据它们之间的亲疏关系进行合并,直至所有样品整合成单一的一组。 衡量这种亲疏程度的参数包括距离(如欧氏距离、马氏距离等)和相似系数等多种形式。MATLAB内置函数`y=pdist(x)`用于计算不同类型的样本间距离;而`yy=squareform(y)`则将这些距离值以矩阵的形式展示出来,便于进一步分析。 聚类技术在多个学科领域中发挥着重要作用,包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学等。为了更好地解析数据结构与关系,在MATLAB环境中使用`z=linkage(y)`函数来构建系统聚类树图尤为关键,其中`y`代表样本间的距离矩阵。 此外,还有多种其他类型的聚类方法和技术可供选择,例如K-means法、K-medoids法和DBSCAN等算法。这些技术能够应对各种不同的聚类分析需求,并有助于深入理解数据的内在结构与关系。
  • FPGA——TimeQuest静态时序REV7.0.pdf
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    本PDF文件详尽介绍了Rev7.0版本的TimeQuest静态时序分析工具在FPGA设计中的应用,涵盖时序验证、信号完整性分析及性能优化等内容。 黑金讲解的FPGA静态时序分析内容不错,值得下载观看。
  • 模糊骤与方法
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    《模糊聚类分析的步骤与方法》一书系统介绍了模糊数学中的聚类分析理论及其应用实践,详细阐述了模糊相似判断、模糊等价矩阵生成、聚类策略及各类算法。适合科研人员和数据分析专业人士参考学习。 对模糊聚类分析法进行分类,并总结聚类分析的步骤与方法。同时通过实例来说明其应用情况。
  • 胖树结构
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    初步了解胖树结构是一篇介绍计算机网络中胖树架构的文章,简述了其定义、特点及应用场景,帮助读者快速掌握相关基础知识。 胖树(Fat-Tree)结构是一种网络拓扑,在计算机网络、数据中心以及高性能计算环境中广泛应用。它通过提供高带宽、低延迟及良好的扩展性成为现代网络设计中的重要架构,旨在实现高效的数据传输与路由机制,特别是在需要处理大量数据交换和通信的应用场景中。 ### 胖树结构基础 胖树结构由分层的网络设备构成,主要包含以下组件: - **主机通道适配器(Host Channel Adapter, HCA)**:HCA用于连接服务器与网络,并终结InfiniBand链路。它实现传输层功能并支持verbs接口。 - **交换机(Switch)**:在IB子网内部负责数据包的路由,确保不同IB链路间的数据转发。 - **路由器(Router)**:跨多个IB子网进行数据包的路由,保证异构网络间的通信畅通无阻。 - **网关(Gateway)**:实现InfiniBand与以太网之间的互通连接,使两种类型的网络能够相互联通。 - **存储系统(Fibre Channel Storage Subsystem)**:通过光纤通道链接至各种数据持久化设备的集合体。 - **管理器(Subnet Manager)**: 作为IB子网的核心组件,在整个网络中负责发现、配置以及监控工作状态,确保有效运行与维护。 ### 胖树结构的优势 相较于传统设计方式,胖树架构具有以下显著优点: 1. 提供高带宽和低延迟的通信能力。 2. 具备良好的扩展性。 3. 拥有较强的容错机制。 4. 确保无阻塞的数据传输。 ### 胖树结构典型拓扑 根据配置的不同,胖树网络可以分为全胖树与半胖树两种形式: - **全胖树**:每个层级的节点都满配使用,不保留任何空闲端口。 - **半胖树**:允许部分层级存在未使用的端口。 ### 胖树路由算法 为实现高效的数据包转发,不同的路由策略被应用于胖树结构中: 1. **最小跳数(MinHop)算法**:默认的路径优化方式,基于到达每个节点所需的最少跳跃次数来选择最优路线。 2. **UPDN单播路由算法**: 在基本最短路径基础上增加了特定排序规则以避开子网内可能存在的循环问题。 3. **Fat-Tree单播路由算法**: 针对无阻塞通信模式进行了优化,适用于完全均衡的胖树结构而非单一K-ary-N-Tree模型。 4. **LASH算法**:利用InfiniBand服务级别来提供最短且无死锁路径的选择机制。 5. **DOR算法**:为超立方体及网格集群设计用于避免数据传输中可能出现的循环问题。 6. **基于表的路由方法**: 通过加载预定义好的路由表格文件实现。 总而言之,胖树架构凭借其精心规划的网络层次结构和高效的路径选择策略,在大规模应用场景下提供了卓越性能支持,并且成为现代数据中心不可或缺的一部分。