《聚类》专题

我有以下JPA实体(getter、setter和非相关字段省略): 我的目标是使用JPQL或criteriaAPI实现查询，它将返回每天的平均事务量和最大事务量。 产生预期结果的原生SQL查询(MySQL数据库)如下所示: 遗憾的是，不鼓励使用本机 SQL 查询，并且 JPQL 不允许在 where 子句中使用子查询。 提前谢谢你。 附加： 我从以下Spring数据查询开始： 但显然没有用： 我可

我不熟悉Spring和Mongo。我正在使用Spring Batch获取一些报告。我的查询需要一些MongoItemReader不支持的聚合，所以我根据下面的stackoverflow链接扩展了该类。 如何在Spring批处理中使用MongoItemReader聚合查询 但我的聚合有点问题。我制作的聚合在mongoDB中运行良好，但无法将其转换为Spring mongo聚合。 MongoDb聚合按

我有一个2节点的HA服务器。节点1处于活动状态，节点2处于备用状态。 我已经做了一个应用程序，并使用quartz api做集群。我已经把数据库里的所有桌子都做好了。 现在，我是否需要同时在节点或jst节点1中运行该模块，以便当节点1关闭时，应用程序自动在节点2中启动。 在两个节点中运行模块时，触发器和作业名应该相同还是不同？ ThreadPool.ThreadCount=10 ThreadPool

本文向大家介绍什么是聚类分析?相关面试题，主要包含被问及什么是聚类分析?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知

嗨，我正在制作一个反应网站，理想情况下应该包括标记的聚类。 我使用了两种不同的技术，都能有效地显示在地图上，还有一种甚至是集群，但我希望我能将这些技术结合起来。 原因是这两种技术略有不同，使用有效集群的技术不会让我映射出组件，而是必须返回一个google标记。 这是我使用的第一种技术。 我真的很喜欢这种技术，因为它只是允许您将任何组件映射到屏幕的lat和lng。然而，使用这种技术，我无法得到这些标

除了Hazelcast之外，任何有Vertx群集管理器实际经验的人都对我们的以下要求有什么建议？ 对于我们的（实时传感器数据）系统，我们在多个JVM中有数百个垂直链接，但我们不需要或不希望eventbus跨多个物理服务器。 我们在多个服务器上运行Vertx，但如果我们不在所有服务器之间共享一个eventbus，那么我们的平台就不那么复杂了（我们更愿意明确说明在服务器之间传递消息）。 Hazelca

所以我有一张表，它看起来像这样： 我们依赖该表根据进行分页来正确排序。 问题是：当从cassandra返回结果时，看起来它们是根据ASCII值而不是逻辑的A-Z排序进行排序的。-对于观看它的人来说，这在程序上是有意义的，但在逻辑上是不合理的。 是否有一个选项来改变当前聚类顺序的方法？ -或者另一种逻辑排序的方法？

目标 在本章中，我们将理解K均值聚类的概念，它是如何工作的等等。 理论基础 我们将用一个常用的例子来讲解这个问题。 T恤大小问题 考虑一家正在向市场推出新款T恤的公司。显然，他们将不得不制造不同大小的模型来满足各种身材的人。因此，公司提供了一个人的身高和体重的数据，并将其绘制在一张图上。 公司不能制作所有尺码的T恤。相反，他们把人们分为小，中，大三种尺寸，只制造出适合所有人的三种尺寸。这种把人分成

谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。 乍一看，这个算法原理的确简单，但是要完全理解这个算法的话，需要对图论

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。 2. DBSCAN密度定义 在上一节我们定性描述了密度聚类

BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies），名字实在是太长了，不过没关系，其实只要明白它是用层次方法来聚类和规约数据就可以了。刚才提到了，BIRCH只需要单遍扫描数据集就能进行聚类，那它是怎么做到的呢？ BIRCH算法利用了一个树结构来帮助我们快速的聚类，这个数结构类

有时将搜索结果分组（或者说“聚类”）并对每组中的结果计数是很有用的－例如画个漂亮的图来展示每个月有多少的blog日志，或者把Web搜索结果按站点分组，或者把找到的论坛帖子按其作者分组。 理论上，这可以分两步实现：首先在Sphinx中做全文检索，再在SQL服务器端对得到的ID分组。但是现实中在大结果集（10K到10M个匹配）上这样做通常会严重影响性能。 为避免上述问题，Sphinx提供了一种“分组模

根据科罗拉多州罗斯国家森林区域树木类型的观测数据covtype.csv，实现树木类型识别任务 聚类之后，发现可视化的图不是自己想要的，我想要的是每个颜色都有自己的区域，但是运行结果不如意 到底要聚类还是分类啊

图像分类源于机器视觉，其根据图像可见内容对图像进行分类。例如，某个图像算法可能会用来告诉你该图片中是否有人。虽然检测人可能是很简单的事情，但能将图像进行准确分类的算法，仍然是目前的所要面临的挑战。 BoW模型通常会用于文本分类或自然语言处理。BoW模型中每个词出现的频度都会作为一个训练参数传入对应的机器学习算法中。除了进行文本分类，BoW也可以应用于图像。为了让BoW能对图像进行分类，我们需要从图

问题内容： 我有一个非常庞大的查询，其最简单的形式如下所示： 我需要再添加一个条件，该条件可以让我获得每个代表的应用程序日期不为空的用户数（例如：rep 1具有3个用户的应用程序日期已填写），并将其分配给类别（由于3个用户，rep是某个状态类别）。看起来像这样： 但是，如果我只是将其添加到select语句中，则所有代表将变为status1，因为sum（）是在所有使用申请日期的顾问程序上完成的： 您