增量演算法

1. 增量聚類演算法包括哪些

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增量聚類演算法
目前有關增量聚類的研究主要是將增量數據看成是時間序列數據或按特定順序的數據, 主要可以分成兩類: 一類是每次將所有數據進行迭代,即從第一個數據到最後一個數據進行迭代運算, 其優點是精度高, 不足之處是不能利用前一次聚類的結果, 浪費資源; 另一類是利用上一次聚類的結果,每次將一個數據點劃分到已有簇中, 即新增的數據點被劃入中心離它最近的簇中並將中心移向新增的數據點, 也就是說新增的數據點不會影響原有劃分, 其優點是不需要每次對所有數據進行重新聚類, 不足之處是泛化能力弱, 監測不出孤立點。因此, 如何設計增量聚類演算法以提高聚類效率, 成為當前聚類分析的一個重要挑戰。
目前存在各種各樣的聚類方法[ 3] , 傳統的聚類方法主要被劃分成五類: 基於層次的、基於劃分的、基於密度的、基於網格的和基於模型的聚類。基於層次的聚類和基於劃分的聚類是實際生活中應用最為廣泛的兩類。前者可以進一步劃分為自底向上和自頂向下兩種[ 1] , 例如CLIQUE[ 3] 、ENCLUS 和MAFIA[ 4] 屬於自底向上演算法, PROCLUS[ 5] 和ORCLUS[ 6 ]屬於自頂向下的演算法。但是, 傳統的層次聚類演算法由於計算量過大不適用於大數據集, 例如BIRCH[ 2] 和CURE[ 7 ] 。傳統的基於劃分的演算法包括k-means、k-modes等等, 其中k-means是現存聚類演算法中最經典的聚類演算法[ 8, 9] 。
增量聚類是維持或改變k 個簇的結構的問題。比如, 一個特定序列中的新的數據點可能被劃分到已有k 個簇的一個簇中, 也可能被劃分到新的簇中,此時會需要將另外兩個簇變成一個[ 10 ] 。自從H art igan在文獻[ 11]中提出的演算法被實現[ 12] , 增量聚類就吸引了眾人的關注。D. Fisher[ 13] 提出的COBWEB 演算法是一種涉及到增量形式數據點的增量聚類演算法。文獻[ 14, 15]中給出了與資料庫的動態方面相關的增量聚類的詳細闡述, 文獻[ 16􀀁 18]中列出了其廣泛應用的領域。對增量聚類產生興趣的動力是主存空間有限, 有些信息不需要存儲起來,例如數據點之間的距離, 同時增量聚類演算法可以根據數據點集的大小和屬性數進行擴展[ 19] 。文獻[ 10, 17]中也對於求解增量聚類問題的演算法進行了研究。
現在很多聚類演算法都是對單一數據類型的數據進行聚類, 但是現實數據中非常多的數據都是混合數據類型的數據, 既包含數值屬性數據, 還是分類屬性數據, 簡單地丟棄其中一種數據類型, 或者將其中一種數據類型轉換成另一種, 都會影響聚類的精度。因此, 混合屬性數據增量聚類的研究具有非常重要的意義。
2 基於傳統聚類方法及其變形的增量聚類演算法
現在對於增量聚類方法的增量處理主要集中在三個方面, 一類是基於傳統聚類方法及其各種變形的增量聚類演算法, 一類是基於生物智能的增量聚類演算法, 另一類是針對數據流的聚類演算法。

2. 速度的增量的計算方法

速度永遠是矢量,永遠有大小,方向.高等物理速度的變化是矢量的加減法,即是滿足平行四邊形法則.而初等物理的速度是在同一直線上變化,即僅僅用正負來表示速度的方向.

3. 什麼是數字pid位置控制演算法和增量型控制演算法試比較它們的優缺點

（1）數字PID位置型控制演算法：

執行機構需要的是控制量的增量（例如驅動步進電機）時，數字控制器的輸出只是控制量的增量，該公式稱為增量式PID控制演算法。

優點：①誤動作時影響小，必要時可用邏輯判斷的方法去掉出錯數據。

②手動/自動切換時沖擊小，便於實現無擾動切換。當計算機故障時，仍能保持原值。

③算式中不需要累加。

缺點：積分截斷效應大，有穩態誤差；溢出的影響大。

4. 請教溫控PID增量型演算法公式

南京星德機械提供：增量式PID控制演算法

當執行機構需要的不是控制量的絕對值，而是控制量的增量（例如去驅

動步進電動機）時，需要用PID的「增量演算法」。

5. 數控程序增量的演算法

確定轉速前要根據工件材料性質以及刀具能承受的最小最大切削速度，（數控刀具一般都有表明最大切削速度），車加工時的剛度、吃刀深度，冷卻情況等，先定下線速度（即切削速度），然後根據工件直徑大小，車製件類型，即外圓、鏜孔、切斷等，計算出每分鍾轉速。當然還要考慮機床承受能力。一般國產刀具YW1或YT15粗車時60~80米左右，精車時100~120米，進口刀具200米左右，當然還得綜合考慮刀具耐用度與經濟成本的關系，有些刀具安裝、對刀相當困難，取相對低速反而效率高。
F的演算法簡單得多，一般數控車床用G99比較容易控製表面粗糙度，粗車時0.2~0.4，精車時0.05~0.1，粗糙度與轉速也有很大關系，當然也要綜合考慮其它因素，萬不可死搬教條。
一名合格車工，要經常根據切削速度等計算車床轉速，以求得最大效益。

6. 寫出增量式PID控制演算法中△u(k)的表達式及其各參數的含義

摘要 上面△u(k)是控制量增量，「增量式PID」就是直接以這個增量進行控制。 至於參數的整定，根據響應的情況調，比如，響應慢了，我就增大kp，或者減小kd，超調大了，就減小kp或增大點kd，這個規律你可以看看PID三個參數的作用：

7. 增量演算法與分治演算法各是什麼含義

演算法步驟：
1 ：從左上角起，給棋盤編號（1，1），（1，2）（8，8），計為集合qp。tracks記錄走過的每個點. （可以想像為坐標（x,y））

2：設起點為（1，1），記為 當前位置 cp，

3：搜索所有可走的下一步，根據「馬行日」的走步規則，可行的點的坐標是x坐標加減1，y坐標加減2，

或是x加減2，y加減1； （例如起點（1，1），可計算出（1+1，1+2），（1+1，1-2），（1-1，1+2），（1-1，1-2），（1+2，1+1），（1+2，1-1），（1-2，1+1），（1-2，1-1） 共8個點）， 如果沒有搜到可行點，程序結束。

4：判斷計算出的點是否在棋盤內，即是否在集合qp中；判斷點是否已經走過，即是否在集合tracts中，不在才是合法的點。（在上面的舉例起點（1，1），則合法的下一步是（2，3）和 （3，2））

5：將前一步的位置記錄到集合tracts中，即tracts.add（cp）；選擇一個可行點，cp=所選擇點的坐標。

6：如果tracts里的點個數等於63，退出程序，否則回到步驟3繼續執行。