演算法可視化

㈠ 急求：k-means聚類演算法進行可視化的界面設計與實現，好的加分

K-MEANS演算法:
k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對象」（引力中心）來進行計算的。

k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標准測度函數開始收斂為止。一般都採用均方差作為標准測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。

具體如下：
輸入：k, data[n];
（1） 選擇k個初始中心點，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
（2） 對於data[0]….data[n], 分別與c[0]…c[n-1]比較，假定與c[i]差值最少，就標記為i;
（3） 對於所有標記為i點，重新計算c[i]=/標記為i的個數；
（4） 重復(2)(3),直到所有c[i]值的變化小於給定閾值。

演算法實現起來應該很容易，就不幫你編寫代碼了。
另外,團IDC網上有許多產品團購,便宜有口碑

㈡ C語言實現冒泡、選擇排序演算法的可視化

可以採用畫柱形圖的方式，表示一個數組的各個元素，然後使用延時的方式，畫出一次交換以後的新的數組，直到排序完成。

㈢ 程序可視化、數據可視化和演算法可視化三者之間的區別

數據可視化是對一系列數據進行可視

㈣ 排序演算法的可視化如何在web中展示

排序出來的只是數據，你數據對應的東西還得，你自己寫啊

㈤ weka中id3演算法如何可視化

原版weka的tree visualizer只為J48做了部署，不支持ID3...下面這個改版的增加了ID3演算法的樹結構圖形化...

㈥ 怎麼用C來實現演算法的可視化

斗膽猜測你的可視化感念，我理解你要的可視化不是2D，3D渲染之類的東西，而是有圖形化界面的概念。right?

debug就是演算法的可視化， 這是文本形式的可視化

如果圖形的話，使用MFC寫出Application也能實現可視化

㈦ 如何可視化「排序演算法」

https://visualgo.net/en

拿走不謝

㈧ 體數據可視化的各種演算法和技術的特點有哪些

LightingChart：網頁鏈接

體數據集可以通過MRI，CT，PET，USCT或回聲定位等技術捕獲，也可以通過物理模擬(流體動力學或粒子系統)產生。

視化體數據包括四種主要演算法。

1、基於切片方法，這意味著給予每個體數據切片滾動交互單獨可視化機會。此技術的優點在於操作簡單和復雜計算少。而它的缺點是可視化人員需要想像重建整個對象結構

2、其他技術模擬：這種方法很適合於熟悉一定技術的專家可視化分析應用。比如，應用於醫療和地震行業的新技術開發，專家們可以從舊技術解決方案平穩過渡到現代化技術

3、間接體繪制：間接體渲染可以有多種工具用於多邊形網格模型。此方法包含兩個階段，第一階段是根據特定閾值從數據集中提取等值面，有幾種演算法可以進行該任務(最受歡迎的是Marching Cubes )。 有時，可以通過開發基於特定數據集的特定特徵的特殊演算法來改進等值面提取。然後用三維圖像引擎或其它工具可視化多邊形曲面模型，比如: LightningChart的網格模型非常合適於該方法。

4、直接體繪制：直接體繪制不要求預處理。 直接從原始數據集觀察數據，為演算法提供了動態修改傳遞功能和閾值的機會。而且有些方法允許以半透明的方式可視化數據集的內部結構。

直接體繪制是目前可視化數據最強大的方法。可視化具有多邊網格模型的所有優點，並且可以在同一場景中輕松綁定。此外，可以切割模型的一部分來查看被物體表面隱藏的結構。

㈨ c++實現的圖（graph）的演算法，怎麼能可視化演

#pragma comment(lib,"user32")#pragma comment(lib,"gdi32")#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <windows.h>HWND WINAPI GetConsoleWindow();void HideTheCursor() { CONSOLE_CURSOR_INFO cciCursor; HANDLE hStdOut = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); if(GetConsoleCursorInfo(hStdOut, &cciCursor)) { cciCursor.bVisible = FALSE; SetConsoleCursorInfo(hStdOut, &cciCursor); }}void ShowTheCursor() { CONSOLE_CURSOR_INFO cciCursor; HANDLE hStdOut = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); if(GetConsoleCursorInfo(hStdOut, &cciCursor)) { cciCursor.bVisible = TRUE; SetConsoleCursorInfo(hStdOut, &cciCursor); }}int main() { HWND hwnd; HDC hdc; HFONT hfont; system("color F0"); system("cls"); HideTheCursor(); hwnd = GetConsoleWindow(); hdc = GetDC(hwnd); hfont = CreateFont(48, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, "華文楷體"); SelectObject(hdc,hfont); TextOut(hdc,10,10,"地球人都知道！",14); MoveToEx(hdc,5,5,NULL); LineTo(hdc,300, 5); LineTo(hdc,300, 60); LineTo(hdc, 5, 60); LineTo(hdc, 5, 5); DeleteObject(hfont); ReleaseDC(hwnd,hdc); getchar(); system("color 07"); system("cls"); ShowTheCursor(); return 0;}

㈩ 機器學習演算法分析可視化用什麼工具

通常而言，能夠深入研究機器學習演算法，並按照自己項目需求進行定製開發的人，編程語言真的是一個很次要的問題。
自己去google搜索下面的關鍵詞吧，很多機器學習的演算法實現。
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