Erdős-Rényi聚类

Matlab代码中，使用Erdős-Rényi聚类算法，对电影中的人脸图像进行端到端的检测和演员分组。此代码计算不同人脸图像之间的Rank-1 Count相似度得分。编译时使用g++ -o run.bin main.cpp Rank1Count.h Rank1Count.cpp进行测试。默认情况下，此演示代码以前10张LFW图像的编码作为输入。

利用KT算法解决固定预算的R&S问题，以达到特定目标。

R 语言的 K-means 聚类算法，用起来真挺顺手的。语法简单，逻辑清晰，适合数据刚起步的你。kmeans()这个函数几乎一看就懂，配合像factoextra这样的可视化包，效果也直观。安装包推荐你先装好fpc和factoextra，再加上ggplot2一起用，调试聚类数量、看图都方便。聚类逻辑也不复杂：初始中心、计算距离、更新再分配，反复几轮，直到结果稳定。哦对了，记得标准化下数据，用scale()就行，能避免变量尺度影响结果。不然你聚类中心再准也白搭。还有，默认欧式距离，适合连续变量，分类变量得换思路。整个流程在 R 里实现起来蛮流畅的，适合信用卡用户、地理数据之类的多维数据。要是想对照

聚类的视频讲得还挺清楚的，是入门部分，概念、数据结构、还有怎么量距离这些都讲到了。基于王斌会的教材，内容比较系统，适合你用 R 建模的时候参考一下，哪怕你用的是 Python、MATLAB 也能听懂思路。视频时长不长，刷一遍不会太累，重点也讲得比较集中，挺适合做复习用的。 聚类的概念讲得还蛮通俗，比如怎么把一堆数据根据“长得像不像”分成一群一群的。听起来挺简单，其实里面不少细节要注意，像距离计算就有好几种方式，欧几里得距离、曼哈顿距离什么的，选错了效果差远。 你要是对数据结构还不太熟，建议先看下这篇相关文章：常用数据结构在聚类中的应用，里面把各种结构用在哪些场景讲得蛮清楚。嗯，配合视频一起学会

Percona 的性能工具包真挺香的，尤其是你平时要和 MySQL 打交道的话。MySQL 自带的那些工具有点太简陋了，搞点深度挺费劲的。Percona Toolkit 就像个万能瑞士军刀，平时查慢查询、同步数据、表结构，全靠它。安装过程不难，只要你的 Perl 装好了，DBI、DBD::mysql 这些模块搞定，后面就顺了。官网直接 wget 工具包也方便，记得按版本来下，避免踩坑。

R 语言的聚类工具挺多的，方法也蛮灵活，像是 k-means、层次聚类这些都挺常见。用 R 做聚类呢，代码量不算大，逻辑也比较清晰，适合快速上手。尤其是你手上有点结构混乱的数据，不知道怎么分组？聚类能帮你捋顺思路。本文不仅讲了原理，还给了示例代码，照着跑基本都能出结果。 有几个点值得注意，像 k-means 对初始点比较敏感，跑多几次效果更稳。密度聚类（DBSCAN）适合噪声多的数据，不过参数调不好结果会差点意思。你可以结合业务需求，选最合适的来用。顺带一提，后面几个链接，Python 和 MATLAB 实现也有，跨语言使用也没啥障碍，思路是通的。 如果你平时用 R 多，想点客户、商品、文本之

突发信号的检测总让人头大？这套基于 Matlab ERD 算法的资源还挺靠谱的。视频和源码全套齐活，适合小白上手。核心就是一个main.m主函数，其他函数都打包好了，解压直接跑，响应也快，代码也简单，重点是能跑出结果不是摆设。嗯，作者还贴心准备了运行步骤，基本不会迷路。 用的是Matlab 2019b，如果你用别的版本报错了，按照提示改一改就行，改不来还能私信博主。整套流程比较顺，尤其适合搞科研或者写课程作业时用来救急。 你要是想深入一点，资源里提到的几个算法挺有意思的，比如过零检测提取频率，还有Hilbert 变换搞自动检测，都有代码和地址，感兴趣可以点进去瞧瞧。 提醒下，如果你也想做类似的

Oracle 的低层 C 接口——OCI，是搞高性能数据库开发绕不开的一块硬骨头。《Oracle Call Interface Programmer's Guide b28395》就是你啃这块骨头时的利器。文档讲得比较细，从怎么连库、跑 SQL，到事务控制、错误，基本面面俱到。11g R1 版本的 OCI 接口稳定性还不错，安全机制也比老版本强了不少，适合部署在一些对性能和稳定性要求比较高的生产环境里。想用 C 直接跟 Oracle 数据库打交道的，建议认真看看。比如你要写个和大型 Oracle 系统对接的数据同步模块，或者要做底层的 PL/SQL 调用，OCI 的接口可以让你把执行逻辑压得更

S-Plus与R是两种强大的数据分析工具，它们拥有丰富的数据类型如向量、数组、列表和对象，特别适用于实现新的统计算法。 S语言最初由AT&T贝尔实验室开发，用于数据探索、统计分析和作图。 它们的交互式运行方式和强大的图形功能使得数据探索变得更加方便。 目前，S语言的主要实现版本是S-Plus，由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。 R语言则是基于S语言开发的开源实现，广泛应用于数据科学和统计分析领域。

数据库基础中R÷S的具体计算过程如下：（1）T=∏1,2,…,r-s(R)；（2）W=(T×S) －R；（3）V= ∏1,2,…,r-s(W)；（4）R ÷ S=T － V。综合起来就有公式： R ÷ S ≡ ∏1,2,…,r-s(R) － ∏1,2,…,r-s((∏1,2,…,r-s(R) ×S) －R)。