Clustering聚类算法总结+python实践

〖A〗、GMM：使用高斯分布建模，通过EM算法求解参数。Python实践我们以Iris数据集为例，初始设置K=3，DBSCAN的半径设为0.5，密度阈值设为2。通过TSNE进行高维可视化，展示了不同算法的预测结果。尽管聚类算法无法直接计算精确度，但通过对比已知分类，我们可以评价如purity这样的指标。

〖B〗、时间复杂度通常为O（nki），其中n为数据点数量，k为聚类中心数量，i为迭代次数。实际应用中，加速计算可采用上述优化方法。KMeans算法实现 为了便于理解，本文提供一个简化版的KMeans算法实现，不使用sklearn直接封装的模型，而是手动实现KMeans的核心逻辑，以帮助初学者更好地掌握算法流程。

〖C〗、聚类分析实战解析与总结：聚类分析概述 聚类分析是一种无监督学习方法，旨在无预设类别的情况下，根据数据内在联系将样本自动划分为若干组。聚类分析的原则是组内距离最小化，组间距离最大化。常见聚类算法 KMeans：适用于大量数据的快速聚类。

〖D〗、聚合聚类：通过合并数据点，直到达到所需的群集数量。BIRCH：一种构建树状结构以提取聚类质心的算法。DBSCAN：基于密度的空间聚类算法，用于识别高密度区域。K均值：最常见的聚类算法，通过分配示例以最小化每个群集内的方差。Mini-Batch K均值：K均值的修改版本，使用小批量样本进行群集质心更新。

「人汽」“佛系”沃尔沃,还是理想主义者沃尔沃?

前不久，沃尔沃大中华区销售公司总裁钦培吉一句“新势力会的，我们两三年就学会了；我们会的，新势力十年都学不会”引发热议，令人们不禁猜测：这个看起来一直很佛系的豪华品牌，也不得不做出卷的姿态了？ ▲沃尔沃大中华区销售公司总裁 钦培吉 但是，我们在与沃尔沃汽车集团高层的访谈中却又得出了不一样的结论。

写此贴的目的是为了给喜欢沃尔沃，正在考虑XC60的意向车主一点参考性，存属自己喜好，如果写成广告贴了还敬请谅解，论坛内的老车主也可略过文字，直接进入轻松的读图模式哈哈~ 沃尔沃（Volvo），瑞典著名豪华汽车品牌，曾译为富豪。

less is more，我相信每一位沃尔沃S60车主或者想买沃尔沃的车友都明白这句话的含义。

内饰也是沃尔沃的家族设计，布局完全一样，标志性的9寸中控屏是它的亮点，优势在于容易上手，操作很简单；而且大量采用了亲肤、环保材质，对婴儿、过敏人群更友好。

从10代酷睿开始有直连pcie

刚才说的是 10 代酷睿移动版处理器，对于 11 代酷睿移动版，虽然目前还没有发布，但是根据此前英特尔在 CES2021 上公布的信息，11 代酷睿移动版处理器 i7-11375H 处理器的游戏性能要明显高于同等定位的 AMD 4800HS 和 4900H，英特尔酷睿处理器在整体性能上的领先性可见一斑。

主板支持PCIe 0 x16，这为未来的高性能显卡和固态硬盘提供了更大的带宽潜力。然而，当前连接的显卡和固态硬盘并不一定能够达到这一带宽。 目前市场上只有NVIDIA的GA100芯片支持PCIe 0，关于30系列游戏显卡是否支持0，官方尚未明确说明。

这个在主板官网就可以查到，主板的规格说明中，明确标识有主板显卡插槽是Gen3，也就是第三代的意思，指的就是PCIE 0。