我是Ruby和RubyonRails世界的新手。我已经阅读了一些指南，但我在使用以下语法时遇到了一些麻烦。我认为在Ruby中使用:condition语法来定义具有某种访问器的类属性，例如:classSampleattr_accessor:conditionend隐式声明“条件”属性的getter和setter。当我查看一些Rails示例代码时，我发现以下示例我并不完全理解。例如:@post=Post.find(params[:id])为什么它使用这种语法访问id属性，而不是:@post=Post.find(params[id])或者，例如:@posts=Post.find(:all):

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭2年前。Improvethisquestion我需要k-means聚类算法的Javascript实现。我只有一维数据并且很少超过100个项目，因此性能不是问题。p>PS:我只能找到one但它看起来非常不稳定，几乎每次调用都会导致完全不同的集群。

我使用go编写了k均值的聚类算法，我想保存该模型，以便下次使用保存的信息运行它。我想问一下怎么办。某些方向或某些库或包会非常有帮助。谢谢。 最佳答案 是认真的吗？您需要一个“包”来保存k个向量？只需自己保存向量，避免添加太多可能破坏的依赖项。 关于go-如何使用go保存聚类模型？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56641533/

Pytorch机器学习（十）——YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor目录Pytorch机器学习（十）——YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结前言前面文章说过有关锚框的一些知识，但有个坑一直没填，就是在YOLO中锚框的大小是如何确定出来的。其实在YOLOV3中就有采用k-means聚类方法计算锚框的方法，而在YOLOV5中作者在基于k-means聚类方法的结果之后，采用了遗传算法，进一步得

应一个小伙伴的要求介绍了一下K均值聚类算法。本人也不是很专业，这是之前自学的，如果有错，大家可以提出来，共同进步嘛。文章目录一、k-means算法（k-均值）1、k-means算法介绍2、k-means算法步骤二、k-means算法MATLAB实现1、函数介绍1)、kmeans函数2)、silhouette函数2、代码实现3、通过肘部法则对算法的聚类类别数进行确定一、k-means算法（k-均值）1、k-means算法介绍  聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可

抱歉，如果这个问题的答案很明显，请客气，这是我第一次来这里:-)如果有人可以指导我使用适合k-means的输入数据结构，我将不胜感激。我正在写一篇硕士论文，其中我提出了一种新的TF-IDF术语权衡方法，该方法特定于我的领域。我想使用k-means对结果进行聚类，然后应用一些内部和外部评估标准来查看我的新术语加权方法是否有任何优点。到目前为止我的步骤(用PHP实现)，所有工作都是第一步:读入文献集第二步:清理文档集合、特征提取、特征选择第3步:词频(TF)第4步:逆文档频率(IDF)第五步:TF*IDF第6步:将TF-IDF归一化为固定长度的向量我挣扎的地方是第七步:向量空间模型——余弦

我将距离矩阵作为二维数组，如下所示:所以，我需要在它的帮助下找到元素的簇。我可以做到，使用分层聚类，比如k-means。我在这里找到了这样的例子PHPK-Means如何将我的二维数组转换为点数组，如本示例中所列？$points=[[80,55],[86,59],[19,85],[41,47],[57,58],[76,22],[94,60],[13,93],[90,48],[52,54],[62,46],[88,44],[85,24],[63,14],[51,40],[75,31],[86,62],[81,95],[47,22],[43,95],[71,19],[17,65],[69,2

我一直在想它，但已经用完了。我有10个数组，每个数组的长度为18，其中有18个double值。这18个值是图像的特征。现在我必须对它们应用k-means聚类。为了实现k均值聚类，我需要为每个数组提供唯一的计算值。是否有任何数学或统计或任何逻辑可以帮助我为每个数组创建一个计算值，它基于其中的值是唯一的。提前致谢。这是我的数组示例。还有10个[0.075182843153211350.0029878515736760680.0029638665266396780.0025261394182255520.074448729392133250.00372196533475416170.0036

1.k-means聚类1.1.算法简介K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。K-Means是无监督学习的杰出代表之一。1.1.1牧师-村民模型有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几个布道点，并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民，于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课

##基于大数据的K-means广告效果分析项目运行效果：毕业设计基于大数据的K-means广告效果分析项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing一、分析背景和目的在大数据时代的背景下，广告主可以购买媒介变成直接购买用户，广告的精准投放对广告主、服务平台与潜在用户而言，在提升效率与商业效益方面，有了更迫切的需求，然而网络广告形式多样，很多广告投放系统相对缺乏针对性，使得网络广告精准度不够高，因此，对推广数据的研究是十分必要的。所有本次项目将从用户特征，投放时间，投放位置以及高点击率广告的特征等方面多维度进行数据分析，以提高用户点击率，实现