Sgg：模糊聚类分析（数学建模）

最新推荐文章于 2025-01-11 08:45:00 发布
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#数学建模 #算法

本文分享了作者在参加全国大学生数学建模竞赛及亚太地区建模比赛中应用模糊聚类分析的经验，通过一个网上找到的详细案例，深入浅出地讲解了模糊聚类分析的原理与实践过程。

模糊聚类分析


参加全国大学生数学建模竞赛的时候接触了这个方法，后来在亚太地区建模也使用了，但是那个例子不太恰当，不容易理解。这样我到了一个网上写的超级详细的大哥的例子：

戳！

数据分析模型（二）：模糊聚类分析方法及实例（附完整代码）
左手の明天的博客
05-03 1万+
聚类分析是数据挖掘技术中的一种重要的方法，可以作为一个独立的工具来获得数据分布情况，它广泛地应用于模式识别、数据分析、图像处理、生物学、经济学等许多领域。 聚类分析方法是数理统计中研究“物以类聚”的一种多元分析方法，及用数学定量地确定样品的亲疏关系，从而客观地分型化类。由于事物本身在很多情况下都带有模糊性，因此把模糊数学方法引入聚类分析，能使分类更切合实际。我们所应用的模糊聚类方法是基于模糊相似关...
Sgg:知乎数据仓库实习面试
qq_43123615的博客
12-15 1789
知乎数据仓库实习面试1 自我介绍2 代码题2.1 单链表反转 这几天有点别的事，没有更新，今天更新一下吧。11月29日面试的知乎。 今天这个形式是微信面试。不是视频哦，是语音，而且是群聊。 HR、一轮面试官、二轮面试官、我。 知乎是真的高效，直接一面二面连起来开整！ 这篇博客我就分代码和口头问题写吧： 因为其实代码题和问题是穿插着来的，已经过去两天了，所以都记不大清了！ 我能想起来多少就写多少吧，...
数学建模 模糊数学 主成分分析 聚类分析
10-13
数学建模之模糊数学，里面包括了：模糊数学，主成分分析，聚类分析
Mathematica 数学建模 模糊聚类
flaribbit的博客
05-04 1054
参考文章：模糊聚类分析之基础直接上代码：FuzzyNormal[mat_]:=Transpose@Array[#/Max@#&@mat[[;;,#1]]&,Dimensions[mat][[2]]]; FuzzyMaxMin[mat_]:=Module[{m,n} ,{m,n}=Dimensions[mat]; Array[Sum[Min@mat[[{#1,#2},k]],{k,1...
数学建模选修课笔记——模糊聚类分析
lllmtx的博客
03-30 989
3.28 模糊聚类分析 模糊关系 1.举例 2.定义 3.运算 ①相等：R1=R2 <=> R1(x,y) = R2(x,y) ②包含：R1包含于R2 <=> R1(x,y) <= R2(x,y) ③并（或；要么……要么） R1∪R2 (R1∪R2)(x,y) = max(R1(x,y),R2(x,y)) ④交 将上面并运算中的∪改为∩，max改为min ⑤余 隶属函数：R^c(x,y) = 1-R(x,y) 4.运算律 5.合成 = 关系的乘法 R1： X→Y R2 ：Y→Z
Sgg：层次分析法（数学建模）
qq_43123615的博客
12-11 652
层次分析法1 背景2 介绍层次分析法3 实例4 代码 1 背景 实际生活中有很多的选择问题： 比如高考现在采取了副科6选3的模式，也就是我们常说的“3+3”，其中第一个三，毋庸置疑，第一个三是语文数学外语（貌似现在更NB了，可以再从英语、日语、俄语）里面选一科。第二个3也就是从物理、化学、生物、政治、地理、历史里面选出三个。对于现在社会而言，高考还是很重要的。决定了一个人的命运走向，如何能够满足...
数学建模之模糊数学模型
minzufuxing1949的博客
10-02 1252
这些现象很难用经典的数学来描述。它作为一门崭新的学科，它 是继经典数学、统计数学之后发展起来的一个新的数学学科。如今的模糊数学的应用已经遍及理、工、 农、医及社会科学的各个领域，充分的表现了它强大的生命力和渗透力。统计数学是将数学的应用范围从确定性的领域扩大到了不确定性的领域，即从必然 现象到偶然现象，而模糊数学则是把数学的应用范围从确定领域扩大到了模糊领域，即 从精确现象到模糊现象。实际中，我们处理现实的数学模型可以分成三大类：第一类是确定性数学模型，即 模型的背景具有确定性，对象之间具有必然的关系。
数模学习（模糊数学篇）——模糊聚类（python实现）
m0_56120502的博客
04-28 9909
大家一起学数模！我就是个小白还没摸清楚门道，和大家一起进步！
sgg-hbase-01
qq_28764557的博客
03-14 350
mysql是有锁的。 hive不能说是数据库，是OlAP的。 对大数据进行实时的读写操作的时候，我们用到hbase的。 hbase可以随机写的，hive不支持随机写。 基本是k和v存储。 --- hbase加了时间戳了，做update。 删除的话就是，也加时间戳，标记是删除。 hbase允许10亿行和百万列。 一、HBase支持随机写 HBase的读写操作还是借助HDFS完成，要完成随机写，根本上还是需要复合HDFS的特性！ HDFS只支持追加写！ 随机的操作
SGG Trans【Unbiased Scene Graph Generation from Biased Training】学习记录
weixin_44892610的博客
08-16 688
这里写目录标题摘要1. Introduction三级目录 摘要 如今的场景图生成（SGG）任务仍然不切实际，这主要是由于严重的训练偏见，例如，各种人在海滩上行走/坐着/躺着折叠成海滩上的人类。 然而，在SGG中进行去偏并不是微不足道的，因为传统的去偏方法无法区分好的和坏的偏见，例如，先于上下文的好习惯（例如，人读书而不是吃东西）和长尾的不好的偏见（例如 ，取消隐藏在/之前/之后。 在本文中，我们提出了一种基于因果推理而非常规可能性的新颖的SGG框架。 我们首先为SGG建立因果图，然后对图进行传统的有偏训练。
模糊聚类分析源代码
10-09
模糊聚类分析原始代码,如果需要阈值确定的matlab代码的话可以联系
FCM模糊聚类 学习笔记
huayuhuaxi的博客
11-17 2481
对模糊聚类算法的一个解释（自用
模糊聚类分析的实现（CuteFuzzy V0.5 Released）
热门推荐
06-05 1万+
模糊聚类分析的实现（CuteFuzzy V0.5 Released）               EmilMatthew(EmilMatthew@126.com)摘要:         在本文中，介绍了基本的模糊聚类分析及模糊聚类图的绘制的算法及其程序。 关键词: 模糊聚类分析，聚类图              The implement of fuzzy cluste
【数学建模大作业】_“创新建模方法：银行收入优化的数学之道“_
记录我的学习历程
11-10 893
本研究通过两个模型对信用评分卡和阈值选择对银行收入的影响进行了深入分析。第一个模型采用模拟退火算法，强调全局搜索与简单实现的平衡。第二个模型基于暴力穷举算法，注重易理解性与实现的同时。然而，这两个模型均存在局限性，如规模适用性和多目标考虑。通过对两者优缺点的全面评估，本文提出了进一步改进与研究的方向，以构建更完备且适用于实际复杂问题的模型。
2025计算机视觉领域顶会新方向！
m0_73122726的博客
07-10 7824
作为计算机视觉领域的顶级学术会议CVPR，每年评选出的一篇或多篇最佳论文，不仅为计算机视觉领域的顶级学术荣誉，更代表了将对未来技术或行业发展产生重要影响的里程碑式研究成果。 今年的CVPR最佳论文近乎“万里挑一”。CVPR 2024 今年一有效投稿 11532 篇，接收 2719篇。根据最新公示的组委会安排，今年的 Oral 部分有 24 篇将有资格角逐今年的最佳论文。 为了帮助大家对这批计算机领域的重要论文进行复习，沃恩智慧整理了2024 年的 CVPR24篇入选最佳论文，这些论文也都下载好了。
Structure-CLIP：面向场景图知识以增强多模态结构化表示
最新发布
Code1994的博客
01-11 784
大规模视觉-语言预训练在多模态理解和生成任务中取得了显著的性能提升。然而，现有方法在需要结构化表示的图像-文本匹配任务上的表现往往较差，即对对象、属性和关系的表示。As illustrated in Fig. 1 (a), the models cannot make a distinction between “An astronaut rides a horse” and “A horse rides an astronaut”. 这是因为它们在多模态场景中学习表示时未能充分利用结构化知识。
开放词汇场景图生成Open vocabulary scene graph generation
三木今天学习了嘛の博客
02-22 3116
提出了一种两步法，该方法首先对大量粗粒度数据进行预训练，然后利用两种基于prompt的技术对预训练模型进行微调，而不更新其参数。本文主要介绍了一种利用预训练视觉-语义空间（VSS）来解决场景图生成（SGG）中的两个难点的方法：1）训练SGG模型需要耗费大量时间和人力进行地面真实注释， 2）现有的SGG模型通常涉及预定义的有限物体类别，限制了它们识别训练语料库之外的新颖物体的能力。
场景图生成综述
Mr___WQ的博客
03-30 1万+
场景图是对场景的结构化表示，可以清晰地表达场景中的对象、属性和对象之间的关系。随着计算机视觉技术的不断发展，人们不再满足于简单地检测和识别图像中的物体;相反，人们期待对视觉场景有更高层次的理解和推理。例如，给定一张图像，我们不仅要检测和识别图像中的物体，还要了解物体之间的关系(视觉关系检测)，并根据图像内容生成文本描述(图像字幕)。或者，我们可能希望机器告诉我们图像中的小女孩在做什么(视觉问答(VQA))，甚至从图像中删除狗并找到类似的图像(图像编辑和检索)，等等。
模糊聚类有效性指标（一）
oneDay的博客
06-27 1万+
Xi e一 Beni指标XB (Xi e & Beni, 1991年) 划分系数与划分熵
2022年SGG项目文档：Vue静态页面与组件实现
资源摘要信息:"项目文档 sgg vue 2022" 在信息技术领域中，特别是在Web开发的背景下，项目文档的创建是至关重要的，它确保开发团队之间以及与项目的利益相关者之间有清晰的沟通。从提供的文件信息中，我们可以推断...
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