比较类排序

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一。探讨了数据挖掘中聚类算法的典型要求和不同类别的聚类方法。

数据挖掘 0 2024-08-24

7.2 聚类分析之系统聚类法比较

本视频讲解基于王斌会《多元统计分析及 R 语言建模》第 7 章第 2 节聚类分析，重点介绍系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法、最长距离法和 Ward 法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。

统计分析 6 2024-04-30

探索数据挖掘：聚类算法的比较研究

这份关于数据挖掘中聚类算法的比较研究论文，带你深入了解不同算法的优缺点和适用场景。

数据挖掘 3 2024-05-20

比较彩色图像分割中的聚类方法

这段MATLAB代码实现了对彩色图像分割中几种聚类方法的比较测试，包括基于斜率差分布的聚类、Otsu聚类、最大期望聚类、模糊C均值聚类和K均值聚类。

Matlab 0 2024-08-25

Matlab实现K均值和谱聚类算法的比较分析

使用Matlab编写了K均值和谱聚类算法的基本实现。数据集包含300个二维坐标点，用于分类和分析比较两种算法的效果和性能。

Matlab 1 2024-07-15

基于计数的排序算法桶排序

桶排序是一种基于计数的排序算法，其核心思想是将待排序元素分散到有限数量的桶中，然后分别对每个桶中的元素进行排序。首先，扫描待排序序列找出最大值和最小值，根据这两个值确定桶的范围。接着，将每个元素分配到对应的桶中，再分别对每个桶中的元素进行排序。最后，按照桶的顺序依次输出所有元素即可。

Matlab 0 2024-09-30

数据库性能优化学习指南 排序合并与HASH连接的比较

排序合并连接用于从两个独立的数据源进行连接。HASH连接可能执行比排序合并更有效。然而，在某些情况下，如数据已经预先排序或连接条件为不等式时，排序合并连接可能更优。

Oracle 1 2024-08-01

数据挖掘分类器的二元类和多类比较

基于决策树、随机森林、支持向量机和k-最近邻等方法，探讨了二元类和多类数据挖掘分类技术，评估了分类器在训练-测试数据集上的准确性、F分数和灵敏度，分析了不同数据划分比例对分类器性能的影响。

数据挖掘 11 2024-05-16

起泡排序：分治策略下的排序算法

起泡排序通过逐次交换相邻较小元素，将最大元素移动至末尾。经过 n-1 趟遍历，所有元素将按照从小到大的顺序排列，其中最小元素位于数组首位。

算法与数据结构 3 2024-05-15

排序算法-直接插入排序详解

直接插入排序是一种基础且常用的排序算法，其操作类似于整理扑克牌的过程。深入探讨了直接插入排序的基本思想、步骤、时间复杂度及适用场景。在算法实现方面，提供了详细的伪代码示例，并分析了最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂度。此外，还介绍了直接插入排序的稳定性和空间复杂度。总结来说，尽管直接插入排序在处理大规模数据时效率较低，但其简单和稳定性使其在小规模数据或部分有序数据的排序中表现良好。

算法与数据结构 2 2024-07-17