不是冤家不聚头

不是冤家不聚头

雪菩提

    男怕入错行,女怕嫁错郎。泡泡一年前踏入XKX,除了第一次是嫁给罗伟,此后一直戴刻有无风名字的戒指。大约戴得太久了,已不习惯背叛。因此在和无风分开后,泡泡就一直为选下任老公的事绞尽脑汁。平时提结婚的人也不少,可真的考虑起来,能入选的人却屈指可数。只怪泡泡遇人不淑,总结交一些花心鬼。

    某天晚上,泡泡与白驼山庄少庄主小鱼儿冤家相遇,嘀嘀咕咕舌战三百回合,吵了整整一个晚上。末了,泡泡灵光一现,异想天开:倘若嫁给此人,以后生活肯定丰富多采。

    事实证明,此后生活何止丰富多采,简直鸡飞狗跳。古人云:“一失足成千古恨,再回头已百年身。”
    第一次互换戒指后的一个小时内,不记得又为了什么芝麻绿豆大的事战火纷飞。小鱼儿贼胆包天,一句CHAT将私人恩怨摆上公聊。一片哗然。shirly怪叫道:“天啊,才结婚就吵架!你们还真是绝配。”

    次日晌午,正在吵得不可开交,小鱼儿突然命丧玄苦之手。一时间CHAT上哀悼者成群。然而泡泡却是第一次见识“你的心中突然掠过一丝不详的预感。。。。”这种奇观,不禁兴奋得大叫。众人瞠目:死了老公还这么高兴?有人曰:此二人感情不和,互恨至此。

    可能泡泡太过放肆,在第二次嫁给小鱼儿时报应便随喜事而来。小鱼儿不知道搭错了哪根筋,居然把善良无辜的泡泡拐骗到客店二楼,说是“洞房”,要和泡泡一起sleep。天啊,好歹泡泡也是女孩子耶。感觉到脸颊温度的直线上升,泡泡恨不得掐死这只该千刀万剐的臭鱼。
    
正紧张时,灵龙贸然闯入。泡泡见到灵龙,如见亲人,一把拉住他,使出吃奶的力气高呼救命。在灵龙仗义指点下,泡泡杀死小二得以脱身。
刚松一口气,小鱼儿突然冲过来拉住泡泡一路狂奔,等泡泡反应过来时,已经身在永登客店二楼。

    天啊~~~为什么没人告诉泡泡XKX上的客店是连锁店?小鱼儿双手叉腰,往楼梯口一挡,大喝一声:“你睡还是不睡。”泡泡一声长叹:我命休矣。只好乖乖的sleep,心中早把小鱼儿骂了三千五百七十八遍。

    更绝的是,等泡泡醒来后,小鱼儿居然塞过来一根何首乌,说是“补补身子”。手按剑柄,“谋杀亲夫”的念头在泡泡脑中闪过无数遍。然而顾虑到实力悬殊,泡泡只能咬碎银牙,掏出一块很大很大的。。。。。金子,劈头砸去:“臭小鱼!你给我记住了!!”说完转身就跑。

    跑了几步,见四下无人,泡泡一口吞了何首乌,然后再继续狂奔。。。。。
逃婚新娘的绰号由此应运而生。

    见此绰号者,或以为小鱼儿逼婚,或以为泡泡逼婚,连身边的朋友也认为泡泡和小鱼儿分开都是好人,碰到一块就吵了好好了吵没完没了。
昨日,小鱼儿乖巧异常。不过不出泡泡所料,原来是想求泡泡帮他写功课:P。泡泡奸笑数声:风水轮流转,今年到我家。然后飘然离线,任其哀呼
“泡泡——”。这次第,怎一个爽字了得。

    可是幸灾乐祸之后,泡泡还是难敌善良的天性:P。一边敲《围城》内容大要,一边自我解释:小鱼儿虽然坏,但还孺子可教。泡泡do bj job从来只带一长剑,一布衣。小鱼儿知道后,总在泡泡工作之前送来钢剑,铁甲。不管他是怕失去老婆还是怕失去对手,看在这个的份上,就勉强饶他一次。没办法,谁叫我人好呢:P。

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问谁相伴?
终日清狂。
有竹间风,樽中酒,水边床。
### 层次聚类算法原理与实现 #### 1. 层次聚类算法简介 层次聚类是一种基于距离度量的无监督学习方法,其目标是通过计算样本之间的相似性或距离来构建树状结构(Dendrogram)。该算法可以分为两种主要形式:凝聚型层次聚类(Agglomerative Hierarchical Clustering)和分裂型层次聚类(Divisive Hierarchical Clustering)。其中,凝聚型更为常用。 #### 2. 凝聚型层次聚类的核心步骤 - **初始化**:将每个数据点视为独立的一个簇。 - **迭代合并**:每次找到最近的两个簇并将其合并成一个新的簇,直到达到指定条件为止。 - **停止准则**:可以通过设定最大簇数或其他阈值决定何时终止。 这一过程可以用如下公式描述: 设 \( d(C_i, C_j) \) 表示簇 \( C_i \) 和 \( C_j \) 的距离,则常用的几种距离定义方式包括单链法(Single Linkage)、全链法(Complete Linkage)、平均链法(Average Linkage)以及 Ward 方法等[^4]。 #### 3. 实现代码示例 以下是 Python 中使用 `scipy` 库实现层次聚类的例子: ```python from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 data = np.array([[1, 2], [2, 3], [5, 8], [7, 9]]) # 计算链接矩阵 Z = linkage(data, 'ward') # 使用 Ward 法 # 绘制树状图 plt.figure(figsize=(8, 4)) dendrogram(Z) plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram') plt.xlabel('Data Points') plt.ylabel('Distance') plt.show() ``` 上述代码展示了如何利用 SciPy 提供的功能完成基本的层次聚类操作,并绘制对应的树状图以便直观观察结果[^5]。 #### 4. 歌诀记忆法辅助理解 为了帮助记住层次聚类的关键概念及其流程,可采用类似于“大鱼吃两边,小鱼吃中间”的歌诀记忆技巧。例如对于不同类型的连接策略可以选择这样一句口诀:“近亲先结伴,远邻再抱团。” 这里,“近亲”代表较接近的数据点优先组合在一起;而当所有可能的小群组形成之后,“远邻”则指那些剩余未被纳入任何群体中的孤立个体最终也会加入到整体当中去[^6]。 #### 5. 总结 综上所述,层次聚类不仅具有理论上的严谨性和逻辑清晰的特点,在实际应用领域也十分广泛。借助恰当的记忆工具如歌诀可以帮助初学者更快掌握复杂的技术细节。
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