绘制思维导图 or 流程图的工具

本文对比了几种常用的绘图工具,包括Xmind、Visio、WPS中的流程图和思维导图功能,以及Word和Excel的基本绘图能力。Xmind适合绘制思维导图,Visio专业于流程图和示意图,WPS提供了便捷的绘图选项。

1. Xmind
专门绘制思维导图的工具。
配上快捷键,绘制思维导图超级好使。另外,支持插入普通图片、矢量图等。还可以直接导出,导成图片或者大纲文档形式等。
但是,绘制流程图就不好使了嗷!
在这里插入图片描述
2.Visio
专门绘制流程图和示意图的工具。
属于Office系列的,但是Office系列的独立版本,如果想要使用,必须独立安装。在安装的时候挺麻烦的,不仅要注意 和Office版本和软件位数(到底32位的还是64位的) 一致,还要注意Visio和Office安装的顺序,必须要先装Visio再装Office。如果你先前已经装过Office,又想装Visio,那么,就先卸了Office吧!
另外,用Visio画思维导图就不香了!
在这里插入图片描述

3.WPS中的流程图
专门绘制流程图的。
内嵌于WPS文档中,打开绘制如下:
它算是Visio的平价替代吧(这里指的是时间和精力,不是Money嗷),直接上手就能用,不用搞得那么麻烦。反正WPS和Office也是相互借鉴的,功能上画流程图可以满足的。
默认打开,背景是带网格的,导出图片的时候,在不开会员的情况下,是有水印的。这样的话,直接去网格,截图就完事了,效果差别也不大。
在这里插入图片描述

### 关于KNN算法的思维导图与图解 #### 什么是KNN算法? KNN(k-Nearest Neighbor)是一种基于实例的学习方法,属于监督学习范畴。该算法的核心思想是通过计算待分类样本与其周围已知样本之间的距离,找到最接近的k个邻居,并依据这些邻居的标签进行预测[^1]。 #### KNN算法的主要组成部分 以下是KNN算法的关键要素及其对应的逻辑结构: 1. **数据表示** - 数据通常以向量形式存储,每个维度代表一个特征。 - 训练集由若干带标签的数据点组成 \((x_1, x_2, ..., x_n, l)\)[^3]。 2. **距离度量** - 常见的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。 - 默认情况下,许多实现采用欧氏距离 \(d(x_i, y_j) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}\)[^4]。 3. **邻居选择** - 根据设定的参数\(k\),选出距离目标点最近的\(k\)个邻居。 - 邻居的选择直接影响模型性能,因此需合理调整\(k\)值大小。 4. **决策规则** - 多数投票原则是最常用的分类策略,即将频率最高的类别分配给新样本。 - 对于回归任务,则可能取平均值或其他聚合操作[^3]。 5. **优缺点分析** - **优点**: 实现简单直观;无需显式的训练过程即可完成推理。 - **缺点**: 时间复杂度较高\(\mathcal{O}(N*d*k)\),尤其当数据规模增大时效率下降明显;对噪声敏感;需要标准化处理不同尺度下的特征[^4]。 #### 可视化的KNN流程说明 为了更清晰地理解整个工作流,可以借助图形工具绘制如下几个部分组成的思维导图: - 中心节点:“KNN Algorithm” 下设子项分别为: - Input Data Preparation (准备输入数据) * Feature Extraction & Normalization 特征提取与规范化 - Distance Calculation (距离计算) * Euclidean / Manhattan Metrics 欧几里得/曼哈顿公制 - Neighbors Selection (邻居挑选) * Define Parameter 'k' 定义参数"k" - Classification Rule Application (应用分类法则) * Majority Voting Mechanism 主要投票机制 下面给出一段简单的Python代码演示如何构建基本版的KNN分类器: ```python import numpy as np from collections import Counter def knn_classify(X_train, y_train, X_new, k): """ Perform classification using the k-nearest neighbors algorithm. Parameters: ---------- X_train : array-like of shape (n_samples, n_features) Training data. y_train : array-like of shape (n_samples,) Target values corresponding to each sample in `X_train`. X_new : array-like of shape (m_samples, n_features) New instances whose classes are being predicted. k : int Number of nearest neighbors considered during prediction. Returns: ------- predictions : list or ndarray Predicted class labels for all new samples provided via argument `X_new`. Example Usage: ------------- >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> iris = load_iris() >>> X_train, y_train = iris.data[:70], iris.target[:70] >>> X_test = [[6., 3., 4., .8]] >>> pred_label = knn_classify(X_train, y_train, X_test, k=5) >>> print(pred_label) [1] Notes: ------ This implementation assumes that both training and testing datasets have been preprocessed appropriately before calling this function. """ dists = [] preds = [] # Compute pairwise euclidean distance between every test point against entire train set for row_idx, pt_to_predict in enumerate(np.array(X_new)): temp_dist_list = [(np.linalg.norm(pt_to_predict - tr_pt), lbl) for idx_tr,tr_pt,lbl in zip(range(len(y_train)), X_train,y_train)] sorted_temp_dists = sorted(temp_dist_list)[:k] top_k_labels,_ = map(list,zip(*sorted_temp_dists)) most_common_lbl,freq = Counter(top_k_labels).most_common()[0] preds.append(most_common_lbl) return preds if isinstance(X_new,list) else np.asarray(preds) if __name__ == "__main__": pass ``` #### 结论 综上所述,KNN作为一种基础却强大的机器学习技术,在实际项目中有广泛的应用场景。尽管存在一些局限性,但凭借其实现简便性和良好的泛化能力,仍然是初学者入门AI领域不可忽视的重要知识点之一[^1]^。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值