上篇博客介绍的层次聚类，尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。 优化算法 BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法)：聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息，通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类，聚类特征树其实是一个具有两个参数分枝因子和类直径的高度平衡树；分枝因子规定了树的每个节点的子女的最多个数，而类直径体现了对这一类点的距离范围；非叶子节点为它子女的最大...
文章目录1. 简介2. 实现思路2.1 迭代计算系数a. 梯度下降法b. 牛顿迭代法c. 拟牛顿法（BFGS2.2 Sigmoid 函数转化3. 数据尝试4. sklearn 实现4.1 参数介绍4.2 常用调用方法1. 简介 逻辑回归即考察在样本各属性值前加上一个系数后的和（类似于加权平均），通过与阈值的比较实现分类对于数据集D，样本由d个属性描述，此时我们试图学得：f(xi)=wTxi+b(1.1)f(x_i) = w^Tx_i + b \tag{1.1}f(xi?)=wTxi?+b(1.1)也就是：a0+a1x1+a2x2+?+a...
一、遗传算法流程概述 1.编码 2.初始群体的生成 3.适应度评估 4.选择 5.交叉 6.变异 二、遗传算法工具箱应用举例 1.简单的一元函数优化： ①题目：②代码： clc clear all close all %% 画出函数图 figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线 xlabel('自变量/X') ylabel('函数值/Y') %% 定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=500; %最大遗传代...
鹰策略（ES）是一个两阶段的过程，由杨等人开发。ES的灵感来源于鹰的觅食行为。 Eagle strategy (ES) is a two-stage process, developed by Yang et al. ES is inspired by the foraging behavior of eagles. 它使用不同的算法进行全局搜索和局部搜索，是一种两级实现的方法。 It uses different algorithms which make global search and local search. ES is a two-stage method. 这里利用ES对粒子群优化算法进行了改进。 Here,...
值得单独一说的是fminunc, fminseach, fminbnd的区别： fminunc只能用于求解连续函数，对于变量没有限制 fminbnd只能用于求解单变量函数， fminsearch只能用于求解多变量函数， %% clc clear all fun = @(x) -abs(1/x); x0 = 1; x1= -3; x2 = 3;我们解这个函数的最值，在0出可以取到最值，但函数在0处没有导数： [x,fval,exitflag,output] = fminbnd(fun,x1,x2) [x,fval,exitflag,output] = fminsearch(fun,x0) [x,fval,exitflag,o...
在Matlab中解形如下式的线性规划问题：其中包括优化对象 f’ * x, 不等式约束，等式约束，以及约束变量的上下界。 在Matlab中提供了linprog函数进行线性优化的求解： eg: [x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options) 函数的输入f, 即为优化对象f, A,b, Aeq, beq, lb,ub 均为上式中的具体表达。最后的options是对优化过程进行参数设置，主要的包括： options = optimoptions(‘linprog’,‘Algorithm...
机器学习优化算法 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 梯度下降法2. 随机梯度下降法3. 小批量梯度下降法4. 参考文献 邱锡鹏, 神经网络与深度学习[M]. 2019.
多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2） 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/82876572多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ(NSGA2)注：没有想到这篇博客竟然有很多人查看，这是我去年写的算法，里面难免会有一些错误，大家可以看看评论区，这里的matlab代码写的不太好，是以C语言思维写的，基本上没有并行，初学者建议可以看看platEMO上的源代码，提前培养好写代码的习惯！ 0. 前言这个算法是本人接触科研学习实现...
嗨,我有以下方法.它所做的是找到从N x M矩阵的左上角到右下角的所有可能路径.我想知道优化速度的最佳方法是什么,因为它现在有点慢.然后将生成的路径存储在一组中. 编辑我忘了澄清一下,您只能向下或向右移动到相邻的地点,而从当前位置开始没有对角线For example ABC DEF GHI从左上方到右下方的路径为ADEFIstatic public void printPaths (String tempString, int i, int j, int m, int n, char [][] arr, HashSet<String> palindrom...
我有一个代表道路的线列表,因此每条道路都有一个“起点”和“终点”.我的目标是找到每条道路的“下一条”道路.如果一条道路的起点或终点落在另一条道路的起点或终点的顶部,则该道路为另一条道路的下一条.例如 ： 道路A：起点(0,0)和终点(2,0)道路B：起点(2,0)和终点(5,0)C路：起点(2,0)和终点(4,2) 因此,Roads Next将是： 下一个{B,C}B下一页{A}C下一个{A} 我目前的算法是通过比较一条道路的每个起点与另一条道路的起点和终点来在O...
我的合作伙伴和我,我们正在努力优化频率流程…… 我们想要在JTree中尽可能地简化我们的问题.如您所见,每个节点或叶子每个节点/叶子都有一个numResampleOperations.L -> Increment or multiplication M -> Decrement or division我们如何计算价值？Target = Source*L/M numResampleOperations = filterSize * Source * Integer.max(L, M);我们希望只获得JTextField中显示的每个频率的一个值,删除不需要的分支. 对于此示例,我们仅使用...
梯度下降优化算法综述2017年04月14日 17:28:56?zhiyong_will?阅读数 24246?文章标签：?优化?更多 分类专栏：?Optimization Algorithm? 本文翻译自Sebastian Ruder的“An overview of gradient descent optimization algoritms”，作者首先在其博客中发表了这篇文章，其博客地址为：An overview of gradient descent optimization algoritms，之后，作者将其整理完放在了arxiv中，其地址为：An overview of gradient descent optimi...
1.1 梯度下降 梯度下降，全称Grandient Descent，简称GD。 梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数，从而使成本函数最小化。 首先，初始化一个随机的θ值（可设θ=0），然后逐步改进，每次踏出一步，就尝试降低一点成本函数，直到算法收敛出一个最小值，见下图所示。 梯度下降中一个重要的参数是每一步的步长，取决于超参数学习率。如果学习率太低，算法需...
Candies POJ-3159 这里是图论的一个应用，也就是差分约束。通过差分约束变换出一个图，再使用Dijikstra算法的链表优化形式而不是vector形式（否则超时）。 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<string> #include<vector> #include<queue> using namespace std; const int INF=0x3f3f3f3f; int n,m; struct edge{int to;int cost;int next; }; struct node{int dis;int to;node(){...
1、梯度下降法 给定一个目标函数f（x）和初始点x0 △xt = -▽f(xt) xt+1 = x + η△xt 停止条件：当 |△xt| < ε时停止 三大问题：局部最小值、鞍点、停滞区。 1.1 局部最小值（极值） 1.2 停滞区 函数有一段很平的区域，这时梯度很小，权值就更新的特别慢。 1.3 鞍点 鞍点处梯度为0，但不是局部最大值也不是局部最小值。 鞍点坐在的位置在一个方向上式最大值，在另一个方向上是最小值。 二、带冲量的梯度下降法 给定一个目标函数f...