堆的shiftdown本小节将介绍如何从一个最大堆中取出一个元素，称为shiftdown，只能取出最大优先级的元素，也就是根节点，把原来的62取出后，下面介绍如何填补这个最大堆。第一步，我们将数组最后一位数组放到根节点，此时不满足最大堆的定义。调整的过程是将这个根节点16一步一步向下挪，16比子节点都小，先比较子节点52和30哪个大，和大的交换位置。继续比较16的子节点28和41，41大，所以16和41交换位置。继续16和孩子节点15进行比较，16大，所以现在不需要进行交换，最后我们的shiftdown操作完成，维持了一个最大堆的性质。四、Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/r
堆的shiftdown本小节将介绍如何从一个最大堆中取出一个元素，称为shiftdown，只能取出最大优先级的元素，也就是根节点，把原来的62取出后，下面介绍如何填补这个最大堆。第一步，我们将数组最后一位数组放到根节点，此时不满足最大堆的定义。调整的过程是将这个根节点16一步一步向下挪，16比子节点都小，先比较子节点52和30哪个大，和大的交换位置。继续比较16的子节点28和41，41大，所以16和41交换位置。继续16和孩子节点15进行比较，16大，所以现在不需要进行交换，最后我们的shiftdown操作完成，维持了一个最大堆的性质。四、Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/r
堆的shiftup本小节介绍如何向一个最大堆中添加元素，称为shiftup。假设我们对下面的最大堆新加入一个元素52，放在数组的最后一位，52大于父节点16，此时不满足堆的定义，需要进行调整。首先交换索引为5和11数组中数值的位置，也就是52和16交换位置。此时52依然比父节点索引为2的数值41大，我们还需要进一步挪位置。这时比较52和62的大小，52已经比父节点小了，不需要再上升了，满足最大堆的定义。我们称这个过程为最大堆的shiftup。Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/runoob/heap/HeapShiftUp.java文件代码：packagerunoob.heap
堆的shiftup本小节介绍如何向一个最大堆中添加元素，称为shiftup。假设我们对下面的最大堆新加入一个元素52，放在数组的最后一位，52大于父节点16，此时不满足堆的定义，需要进行调整。首先交换索引为5和11数组中数值的位置，也就是52和16交换位置。此时52依然比父节点索引为2的数值41大，我们还需要进一步挪位置。这时比较52和62的大小，52已经比父节点小了，不需要再上升了，满足最大堆的定义。我们称这个过程为最大堆的shiftup。Java实例代码源码包下载：Downloadsrc/runoob/heap/HeapShiftUp.java文件代码：packagerunoob.heap
目录一、K-Means原理1.聚类简介①分层聚类②质心聚类③其他聚类2.K-means的原理3.K-means的应用场景二、K-Means的案例实战1.数据查看①数据导入及结构查看②查看数据描述2.数据可视化及预处理①条形图②热力图③核密度图④散点图⑤箱型图3.模型训练与精度评价①样本选择 ②模型训练③精度评价④模型调参三、结论 在本文中，你将学会：0K-means的数学原理1K-means的Scikit-Learn函数解释2K-means的案例实战一、K-Means原理1.聚类简介 机器学习算法中有100多种聚类算法，它们的使用取决于手头数据的性质。我们讨论一些主要的算法。
目录一、K-Means原理1.聚类简介①分层聚类②质心聚类③其他聚类2.K-means的原理3.K-means的应用场景二、K-Means的案例实战1.数据查看①数据导入及结构查看②查看数据描述2.数据可视化及预处理①条形图②热力图③核密度图④散点图⑤箱型图3.模型训练与精度评价①样本选择 ②模型训练③精度评价④模型调参三、结论 在本文中，你将学会：0K-means的数学原理1K-means的Scikit-Learn函数解释2K-means的案例实战一、K-Means原理1.聚类简介 机器学习算法中有100多种聚类算法，它们的使用取决于手头数据的性质。我们讨论一些主要的算法。
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI。实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就是将一些具有相同
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI。实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就是将一些具有相同
一、概述 当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。二、算法原理 对给定的样本集，k-means基于迭代的思想，由聚集中心点划定簇集，簇集反过来确定新的聚集中心点，周而复始，最终获得最佳划分的簇集。k-means中的k即想要划定的簇数，它是一个超参数，需由人工事先指定。样本的簇集划归由它与各个聚集中心点的距离来确定，划归到距离最近的那一个，其中距离的计算一般采用欧氏距
一、概述 当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。二、算法原理 对给定的样本集，k-means基于迭代的思想，由聚集中心点划定簇集，簇集反过来确定新的聚集中心点，周而复始，最终获得最佳划分的簇集。k-means中的k即想要划定的簇数，它是一个超参数，需由人工事先指定。样本的簇集划归由它与各个聚集中心点的距离来确定，划归到距离最近的那一个，其中距离的计算一般采用欧氏距
