算法可视化

㈠ 急求：k-means聚类算法进行可视化的界面设计与实现，好的加分

K-MEANS算法:
k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

具体如下：
输入：k, data[n];
（1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
（2） 对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[n-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i;
（3） 对于所有标记为i点，重新计算c[i]=/标记为i的个数；
（4） 重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。

算法实现起来应该很容易，就不帮你编写代码了。
另外,团IDC网上有许多产品团购,便宜有口碑

㈡ C语言实现冒泡、选择排序算法的可视化

可以采用画柱形图的方式，表示一个数组的各个元素，然后使用延时的方式，画出一次交换以后的新的数组，直到排序完成。

㈢ 程序可视化、数据可视化和算法可视化三者之间的区别

数据可视化是对一系列数据进行可视

㈣ 排序算法的可视化如何在web中展示

排序出来的只是数据，你数据对应的东西还得，你自己写啊

㈤ weka中id3算法如何可视化

原版weka的tree visualizer只为J48做了部署，不支持ID3...下面这个改版的增加了ID3算法的树结构图形化...

㈥ 怎么用C来实现算法的可视化

斗胆猜测你的可视化感念，我理解你要的可视化不是2D，3D渲染之类的东西，而是有图形化界面的概念。right?

debug就是算法的可视化， 这是文本形式的可视化

如果图形的话，使用MFC写出Application也能实现可视化

㈦ 如何可视化“排序算法”

https://visualgo.net/en

拿走不谢

㈧ 体数据可视化的各种算法和技术的特点有哪些

LightingChart：网页链接

体数据集可以通过MRI，CT，PET，USCT或回声定位等技术捕获，也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生。

视化体数据包括四种主要算法。

1、基于切片方法，这意味着给予每个体数据切片滚动交互单独可视化机会。此技术的优点在于操作简单和复杂计算少。而它的缺点是可视化人员需要想象重建整个对象结构

2、其他技术仿真：这种方法很适合于熟悉一定技术的专家可视化分析应用。比如，应用于医疗和地震行业的新技术开发，专家们可以从旧技术解决方案平稳过渡到现代化技术

3、间接体绘制：间接体渲染可以有多种工具用于多边形网格模型。此方法包含两个阶段，第一阶段是根据特定阈值从数据集中提取等值面，有几种算法可以进行该任务(最受欢迎的是Marching Cubes )。 有时，可以通过开发基于特定数据集的特定特征的特殊算法来改进等值面提取。然后用三维图像引擎或其它工具可视化多边形曲面模型，比如: LightningChart的网格模型非常合适于该方法。

4、直接体绘制：直接体绘制不要求预处理。 直接从原始数据集观察数据，为算法提供了动态修改传递功能和阈值的机会。而且有些方法允许以半透明的方式可视化数据集的内部结构。

直接体绘制是目前可视化数据最强大的方法。可视化具有多边网格模型的所有优点，并且可以在同一场景中轻松绑定。此外，可以切割模型的一部分来查看被物体表面隐藏的结构。

㈨ c++实现的图（graph）的算法，怎么能可视化演

#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, "华文楷体"); 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 机器学习算法分析可视化用什么工具

通常而言，能够深入研究机器学习算法，并按照自己项目需求进行定制开发的人，编程语言真的是一个很次要的问题。
自己去google搜索下面的关键词吧，很多机器学习的算法实现。
machine learning in Java
machine learning in C++
machine learning in Python
machine learning in Matlab
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