邻域专题
推荐系统算法之基于邻域的算法
基于领域的算法是推荐系统中最基本的算法，该算法在实际应用中得到了广泛的应用，亚马逊的推荐算法就是采用基于领域的算法。基于领域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，这种算法给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品；另一类是基于物品的协同过滤算法，这种算法给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 实验所采用的数据集可以用GroupLens提供的MovieLens数据集。
2-2 基于matlab的变邻域
基于matlab的变邻域，含变惯性权重策略的自适应离散粒子群算法，适应函数是多式联运路径优化距离。有10城市、30城市、75城市三个案例。可直接运行。 2-2 路径规划 自适应离散粒子群算法 - 小红书 (xiaohongshu.com)
数据特征降维 | t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）附Python代码
t-分布随机邻域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）是一种非线性降维和可视化技术，广泛用于高维数据的可视化和聚类分析。 t-SNE的基本思想是通过在高维空间中测量样本之间的相似性，将其映射到低维空间中，以便更好地展示数据的结构和关系。与传统的线性降维方法（如PCA）不同，t-SNE通过考虑样本之间的概率分布来保留局部结构，并在
邻域注意力Transformer
邻域注意力（NA），这是第一个高效且可扩展的视觉滑动窗口注意力机制，NA是一种逐像素操作，将自注意力（SA）定位到最近的相邻像素，因此与SA的二次复杂度相比，具有线性时间和空间复杂度。与Swin Transformer的窗口自注意力不同，滑动窗口模式允许NA的感受野增长，而无需额外的像素移位，并保留平移等变性。 Neighborhood Attention Transformer可以自适应地将
数学之路-python计算实战(16)-机器视觉-滤波去噪(邻域平均法滤波)
# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com#邻域平均法滤波,半径为2import cv2import numpy as npfn="test3.jpg"myimg=cv2.imread(fn)img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#加上椒盐噪声param=20#灰阶范围
论文复现丨多车场带货物权重车辆路径问题：改进邻域搜索算法
引言 本系列文章是路径优化问题学习过程中一个完整的学习路线。问题从简单的单车场容量约束CVRP问题到多车场容量约束MDCVRP问题，再到多车场容量+时间窗口复杂约束MDCVRPTW问题，复杂度是逐渐提升的。 如果大家想学习某一个算法，建议从最简单的TSP问题开始学习，一个阶梯一个阶梯走。 如果不是奔着学习算法源码的思路，只想求解出个结果，请看历史文章，有ortools、geatpy、sc
243 基于matlab的模糊C均值算法（FCM）及其改进算法将空间邻域项引入FCM的目标函数(FCM_S)
基于matlab的模糊C均值算法（FCM）及其改进算法将空间邻域项引入FCM的目标函数(FCM_S),广义的模糊C均值(GFCM)算法，基于核的改进的模糊c均值聚类算法（KFCM）,基于核的广义模糊c均值聚类算法KGFCM的图像分割方法。程序已调通，可直接运行。 243 图像分割 模糊C均值算法（FCM） - 小红书 (xiaohongshu.com)
【旅行商问题TSP】基于大邻域搜索算法LNS
课题名称：大规模邻域搜索算法LNS求解TSP问题 版本时间：2024-04-01 程序运行：直接运行LNS_TSP.m 文件即可 代码获取方式： QQ：491052175 VX：Matlab_Lover 模型介绍： 第一步：设定参数； 第二步：初始化种群的粒子（个体），每个粒子的维度等于城市数量，对于n个城市的TSP问题，能够得到的解就是对1～n的一个排列，其中每个数字为对应城市的
CCCorelib 八叉树邻域点查询（CloudCompare内置算法库）
文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料 一、简介 这里使用CloudCompare特有的八叉树结构实现对指定范围内邻域点集的查询，其操作类似于PCL中八叉树的操作。 二、实现代码 // CloudCompare#include <CCCoreLib/PointCloudTpl.h>#include <CCCoreLib/GenericIndexedCl
【深度学习：t-SNE 】T 分布随机邻域嵌入
【深度学习：t-SNE 】T 分布随机邻域嵌入 降低数据维度的目标什么是PCA和t-SNE，两者有什么区别或相似之处？主成分分析（PCA）t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE） 在 MNIST 数据集上实现 PCA 和 t-SNE结论 了解 t-SNE 的基本原理、与 PCA 的区别以及如何在 MNIST 数据集上应用 t-SNE 在本文中，您将了解到 t-SNE 与 PCA（
高数 | 【概念剖析】 一点可导和邻域内可导能推出来什么？
一、连续 1.1某点连续 1.2 某邻域连续 注：可导是光滑的充分不必要条件 1.3 某去心邻域连续 二、可导 2.1 某点可导 2.2 某邻域内可导 2.3 某去心邻域内可导 推导：二阶可导
无监督学习 - t-分布邻域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）
什么是机器学习 t-分布邻域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）是一种非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便更好地可视化数据的结构。t-SNE主要用于聚类分析和可视化高维数据的相似性结构，特别是在探索复杂数据集时非常有用。 t-SNE的基本原理 相似度测量： 对于高维数据中的每一对数据点，计算它们之间的相似度。
其它：判断邻域格网的连续性
最近一直在研究邻域分析。需要用到邻域格网的连续个数，于是想到了一种方法（不喜勿喷）。 如图，以8邻域格网为例，括号代表（行号，列号）。 若：行号差的绝对值 + 列号差的绝对值 = 1，则两格网相邻；进而可以得到连续个数。 可以通过LBPROT确定相邻连续格网的数量。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：邻域滤波
目录 1、itkMeanImageFilter 均值滤波器2、itkMedianImageFilter 中值滤波器3、itkBinaryMedianImageFilter 二值中值滤波器4、扩展itkNeighborhood5、扩展itkNeighborhoodIterator6、扩展itkNeighborhoodOperator 领域滤波是一种信号处理方法，用于去除信号中的噪声或
计算机视觉 基于Open3D了解用于网格和点云邻域分析的KD树和八叉树
一、简述 距离计算和邻域分析是理解网格和点云的形状、结构和特征的重要工具。我们这里要基于一些3D库来提取基于距离的信息并将其可视化。 与深度图或体素相比，点云和网格表示 3D 空间中的非结构化数据。点由它们的 (X, Y, Z) 坐标表示，在 3D 空间中可能彼此靠近的两个点在数组表示中可能很远。与2d图像中的相同问题相比，理解某个点的邻域并不是一项简单的任
【VRP问题】基于大邻域搜索算法LNS算法求解带容量的车辆路径规划问题附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划
CSP 202104-2 邻域均值
题目链接： 计算机软件能力认证考试系统http://118.190.20.162/view.page?gpid=T127 【分析】看数据量就知道了，要用滑动窗口+前缀和 import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Sc
java发展邻域_帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm, ICA )详解+Java代码实现
前言 这段时间用过这个算法做过相关的工作，今天就介绍一下吧。虽然感觉效果嘛，勉勉强强啦。不过每种算法肯定有其适用的地方，用到了就Mark一下方便后人吧~ 介绍 帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm，ICA)是Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出的一种基于帝国主义殖民竞争机制的进化算法，属于社会启发的随机优化搜索方法。目前，ICA
CSP 2021-04-2 邻域均值
问题描述 试题编号： 202104-2 试题名称： 邻域均值 时间限制： 1.0s 内存限制： 512.0MB 样例输入 4 16 1 60 1 2 34 5 6 78 9 10 1112 13 14 15 样例输出 7 样例输入 11 8 2 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 7 0 0 0 7 0 0 7
论文笔记-When Do GNNs Work: 理解和改进邻域聚合
论文标题：When Do GNNs Work: Understanding and Improving Neighborhood Aggregation (IJCAI-20) 论文链接：www.ijcai.org 论文代码：github 更多图神经网络和深度学习内容请关注： 摘要 图神经网络（GNNs）在大量图相关任务中都表现出强大的性能。虽然GNN模型有很多种，但他们都有一个共同点：邻域
K邻近算法k值选取以及kd树概念、原理、构建方法、最近邻域搜索和案例分析
一、k值选择 K值过小：容易受到异常点的影响k值过大：受到样本均衡的问题 近似误差：对现有训练集的训练误差，关注训练集，如果近似误差过小可能会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型 估计误差：可以理解为对测试集的测试误差，关注测试集，估计误差小说明对未知数据的预测能力好，模型本身最接近最佳模型 选择较小的K值，
点集拓扑学习（二）球形邻域
定义2 设（X，ρ）为一个度量空间，实数，称 表示的集合，为X中的数y满足条件 y和x的距离小于 为度量空间X中以x为中心，以 为半径的球形邻域 定理1 两个球形邻域的交，表示为多个球形邻域的并
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(5) - ALNS_Iteration_Status和ALNS_Parameters的代码解析...
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(5) - ALNS_Iteration_Status和ALNS_Parameters的代码解析 前言 上一篇推文说了，后面的代码难度直线下降，各位小伙伴可以放去n的100次方心了。今天讲讲一些细枝末节，就是前面一直有提到的参数和一些状态的记录代码。这个简单啦，小编也不作过多解释了。大家直接看代码都能看懂，不过小编还是会把逻辑结构给大家梳理出来的。好了，
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(6) - 判断接受准则SimulatedAnnealing的代码解析
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(6) - 判断接受准则SimulatedAnnealing的代码解析 前言 前面三篇文章对大家来说应该很简单吧？不过轻松了这么久，今天再来看点刺激的。关于判断接受准则的代码。其实，判断接受准则有很多种，效果也因代码而异。今天介绍的是模拟退火的判断接受准则。那么，相关的原理之前的推文有讲过，不懂的同学回去翻翻这个文章 复习一下哈，小编也回去看看，咳咳~。