初始K个点的选择①凭经验选代表点，根据问题的性质、数据分布，从直观上看来较合理的代表点k。②将全部样本随机分成k类，计算每类重心，把这些重心作为每类的代表点。③按密度大小选代表点： 以每个样本作为球心，以d为半径做球形；落在球内的样本数称为该点的密度，并按密度大小排序。首先选密度最大的作为第一个代....
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2015-07-11 21:28:30
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我们知道，Android提供了几种不同分辨率的bitmap，来对应不同手机屏幕的密度。对应关系如下：xxhdpi:3.0xhdpi: 2.0hdpi: 1.5mdpi: 1.0ldpi: 0.75于是一个问题产生了：从接触Android开发时就有了，既然Android能自动转换，为什么还要浪费用户空...
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2015-07-08 22:31:50
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今天看了一下朴素贝叶斯算法。在看到如果样本的某个特征是连续属性的情况下，需要计算出在所有类别下该特征（该特征在不同类别下的）高斯分布，说白了就是求出来在某一类别下该特征的均值和标准差。那么，给某一个特征的值，在带入该特征在各类的概率密度函数（PDF），就可以得到书中所说的“后验概率”。
那么问题来了，对于离散属性的特征，这样是没有问题的。但是PDF某一点的值，大学学的知识说是没有意义的。求出一个...
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2015-07-06 12:29:03
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一.算法概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的....
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2015-07-05 23:49:55
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根据各行业特性，人们提出了多种聚类算法，简单分为：基于层次、划分、密度、图论、网格和模型的几大类。其中，基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性。假设有如下图的一组数据， 生成数据的R代码如下x1 <- seq(0,pi,length.out=100)y1 <- sin(x1) + 0.1*rn...
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2015-07-04 22:08:57
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dip或dp（与密度无关的像素） 长度（真实长度）：英寸、inch 每英寸像素数 ?dpi（屏幕密度） 像素：px dip的公式：px /dip=dpi/160 (屏幕像素/dip = 屏幕密度/160)，inch = px/dpi，dip=160*inch 屏幕320*480,水...
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2015-07-03 16:18:24
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欢迎回到性能调优培训。今天我想详细谈下统计信息在SQL Server内部是如何呈现的。假设有这样的问题：执行计划里的某个运算符的估计行数是42，但你知道对于这个查询，42不是正确的答案。但是你怎么来解读统计信息来理解这个估计是从哪里来的？我们来谈论下直方图（Histogram）和密度向量（Densi...
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2015-07-02 09:47:15
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调试工具iOS5 Web调试工具iWebinspector各种前端工具html5与css3技术应用评估各种奇妙的hack几乎所有设备的屏幕尺寸与像素密度表ios端移动设备参数速查浏览器兼容表移动设备查询器移动设备适配库viewport与设备尺寸在线检测器html5移动端兼容性速查在线转换字体css3...
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2015-07-01 20:02:11
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dpi是什么呢？dpi是“dot per inch”的缩写，每英寸像素数。四种密度分类: ldpi (low), mdpi (medium), hdpi (high), and xhdpi (extra high)一般情况下的普通屏幕：ldpi是120，mdpi是160，hdpi是240，xhdpi...
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2015-07-01 17:33:59
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英文名称中文名称参考值单位小数位打印顺序组别TP总蛋白60.0～80.0g/L18血脂系列A/G白球比1.2～2.3111血脂系列IDBIL间接胆红素0.00～17.0umol/L214血脂系列LDL低密度脂蛋白2.07～3.7mmol/L218血脂系列APOA载脂蛋白A1.0～1.6...
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2015-06-30 12:17:56
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