高效算法

MATLAB开发：高效KMeans聚类算法实现。这种实现提供了一种快速而有效的图像或阵列的KMeans聚类方法。

c语言中的高效排序方法——快速排序

选择排序的思路蛮直接，没啥复杂逻辑。每次从还没排好的里面挑个最小的，放到前面去，直到全排好。代码不长，逻辑也清晰，适合刚开始摸排序算法的同学。 选择排序的核心点就在于“挑最小的”这个动作。不管你是用for循环还是配个minIndex，思路都挺清楚的。而且数据量不是大的时候，表现还不错。 像写课程设计或者整理代码库的时候，选它做示例挺合适。比如这篇代码优化的文章，就讲了怎么把选择排序搞得更干净点，适合参考参考。 哦对了，如果你还在理清楚各种排序算法的关系，推荐去看看这篇排序算法汇总，还有个脑图版的思维导图也蛮有用，方便你整体把握。 如果你是刚接触排序，想练练基本功，那就试试手撸一遍。写完之后记得

利用MATLAB编程语言，设计出了一种快速且高效的哈密尔顿回路算法。

Apriori 的剪枝步骤合并进连接操作的算法，蛮巧妙的做法。用了一个叫TQ的临时项集，把原来要反复遍历的部分提前掉，减少了扫描次数，效率还挺可观的。对比传统Apriori那种从头跑到尾的方式，确实更省事。 频繁项集生成这块，Lk-1 和 L1 的体量差距大，所以能从Lk-1缩成L1的规模，是实在的优化。你要是平时也在做关联规则，尤其是用老版本Apriori头疼的，不妨看看这个思路。 代码实现上其实也不复杂，TQ这个中间变量管理好了就行。你可以类比缓存的思路来理解：先把的组合放进去，后续就不用每次都重复比对了。 想要上手可以参考下面这些资料，有 PDF 的也有Java代码示例，挺方便的：Jav

独立分量分析中使用的FastICA算法程序，包含所有子函数，支持图形用户界面（GUI）操作，为用户提供更便捷的ICA算法体验。

不确定数据聚类一直是数据挖掘领域的一个热门话题。今天跟聊聊挺不错的聚类算法——kd-means。这个算法对传统的ck-means进行了优化，它通过只计算部分质心的距离，大大提升了聚类的效率。是当数据量大的时候，kd-means的优势就显得，因为它能有效地减少计算量，提高速度。kd-means是基于kd 树索引的，所以用它来大数据集时适合。嗯，如果你需要高效聚类，可以尝试这个方法，尤其在大规模数据集上，效果还是蛮显著的。它的改进算法在多实验中都得到了验证，效果挺好的！如果你想深入了解，不妨看看相关的资料。

尽管物体检测已在多个行业产生影响，但在使用巴氏涂片显微镜检测癌细胞方面仍存在挑战。本项目引入了一种机器学习算法，能够在检测和裁剪感兴趣区域（ROI）之前自动检测异常细胞特征。使用宫颈细胞的数字图像，我们通过以下三个关键步骤实现ROI的自动识别：（I）应用于RGB显微照片的非线性过滤器；（II）基于图的聚类（Felsenszwalb算法）；（III）Isodata二进制分类定义超像素。该过程的平均精度达到92%，平均召回率为95%。这一算法是未来智能显微镜电动载物台的核心驱动力，能够扫描完整的载玻片。详见Efficient_Graph_Poster_19.pdf。

FP-Growth是一种高效的关联规则挖掘算法，通过构建频繁模式树来发现项目之间的模式。该算法利用频繁模式树的层级结构，逐层扫描树中的路径，生成频繁项目集和关联规则。FP-Growth的优势在于速度快、内存占用低，尤其适用于大型数据集的挖掘。

摘要—迭代最近点（ICP）算法被广泛用于注册三维网格的几何、形状和颜色。然而，ICP需要长时间计算来寻找模型点和数据点之间的对应最近点。为了解决这一问题，我们提出了一种快速ICP算法，包括两种加速技术：分层模型点选择（HMPS）和对数数据点搜索（LDPS）。HMPS通过粗到细的方式选择模型点，并在上层使用四个最近的邻近数据点，有效地减少了与模型点对应的数据点的搜索区域；LDPS通过二维对数搜索访问搜索区域内的数据点。HMPS方法和LDPS方法可以单独或联合操作。