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。

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

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。

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

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)。

在进行大量DELETE、UPDATE、INSERT操作时，特别是对于业务繁忙的系统，应该谨慎选择时间点，以免影响线上业务。长时间锁表可能导致部分查询被阻塞，甚至引发Web应用服务器宕机。解决方案包括尽早释放资源，将大操作分解为小操作，如使用LIMIT子句限制每次操作记录数，或基于日期字段进行操作。另一种方法是按自增ID字段分段删除数据。例如，下面的脚本展示了定时删除线上数据的实例，其中interval变量控制每次循环删除的记录数，i变量控制循环次数。若最后一次删除的记录数小于500时，循环结束。interval=200000 i=1 while [ $i -lt 100 ] do delRow

熟悉Linux下常用的诊断性能工具是必要的，不仅要掌握命令，还要能在实际问题中快速应用。性能调优的关键是找到系统的瓶颈，通常为内存、I/O或CPU。Linux提供了多种工具来检查系统和定位瓶颈，例如sar、vmstat、iostat等，它们包含在sysstat包中。这些工具不仅揭示系统健康状况，还提供特定组件的详细信息，是性能调优的有力支持。学习和熟练使用这些工具，理解各组件的机制，对问题的根源定位至关重要。选择合适的工具避免资源浪费，提高效率。

聚类分析是数量生态学研究的重要方法， R语言为其提供了强大的工具支持。本资源以R语言代码为核心，着重探讨聚类分析在生态学数据处理中的应用， particularly focusing on ecological data analysis.

本程序结合协同模糊聚类算法和G-K算法，利用Matlab实现了T-S模型的构建，并对输入的训练数据进行了测试。输入数据包括训练数据的实际输出和特征矩阵，以及测试数据的实际输出和特征矩阵。输出结果包括模型对训练数据和测试数据的均方根误差评估，最后生成模型对测试数据的拟合图。程序还考虑了交叉验证的影响，对测试数据进行了分组处理。