optics演算法java實現

㈠ optics演算法中可達距離怎麼理解，其大小對聚類是有事么影響急急急急

當兩個點p,q的可達距離為d的意思就是：當p或者q為核心對象，並且鄰域參數\epsilon大於內等於d時，p與q是直接密度可達的。對容聚類的大小沒有影響，它是一個中間值，可以幫助選擇合適的\epsilon值。它是對DBSCAN的一個改進，DBSCAN需要兩個參數minpts和\epsilon，為了找到適合的聚類需要測試大量的參數，而OPTICS則只依賴於minpts，同時處理小於當前鄰域的所有鄰域值，而只需要O(nlogn)，提高了效率。你看一下jiawei han的《data mining》裡面的dbscan和optics，講的更加詳細

㈡ java如何點按鈕畫圖形

給你一個思路：設抄置一個全局變數（GRAPH_TYPE），用來記錄你要畫什麼圖形，然後給你定義的這些按鈕加上點擊事件，點擊不同按鈕改變GRAPH_TYPE的值。然後在你畫圖的時候就可以根據GRAPH_TYPE的值決定你畫什麼圖形了

㈢ 光學Java高級可以嗎

如果你初級和中級學的很扎實的話，給你推薦一本書，完全照著書上的例子去內做就可以學會SSH了，容沒有必要去花那1萬多塊錢，是個藍皮書，名字我忘掉了，書講的很詳細，你只要照著書去看，代碼從上面抄，自己閱讀理解就基本全懂了。

如果學的不扎實的話，說句打擊人的話，花錢學也不一定能學好。

我現在在上班，書在家裡，我回去給你看看名字，我買的是60來塊錢，很便宜的。

㈣ 想要成為光學設計工程師都要學習什麼知識

基礎知來識：物理光學，自光纖光學，高級光學。其實從不少公司的招聘要求中可以看出來的：
1，扎實的C語言功底。
2，java開發的實際項目開發。
3，熟悉數據、演算法等基本設計能力。
4，精通Android、IOS開發平台及框架原理。

㈤ 光學JAVA有用嗎

Sun 的 Java 分為3個方向
Java SE 針對桌面的程序開發
Java EE 針對的B/S程序開發
Java ME 針對手機等嵌入式程序開發

你學的 Java 屬於專 Java SE 是最基礎的.
現在屬沒有多少人用 Java SE 來寫桌面程序.
現在很火的也就是 Java EE 和 Java ME 了

㈥ 聚類演算法有哪些

聚類演算法有：劃分法、層次法、密度演算法、圖論聚類法、網格演算法、模型演算法。

1、劃分法

劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。使用這個基本思想的演算法有：K-MEANS演算法、K-MEDOIDS演算法、CLARANS演算法。

2、層次法

層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。代表演算法有：BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等。

3、密度演算法

基於密度的方法(density-based methods)，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。代表演算法有：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等。

4、圖論聚類法

圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數據之間都會有一個度量表達，這就確保了數據的局部特性比較易於處理。圖論聚類法是以樣本數據的局域連接特徵作為聚類的主要信息源，因而其主要優點是易於處理局部數據的特性。

5、網格演算法

基於網格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法。

6、模型演算法

基於模型的方法(model-based methods)，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

(6)optics演算法java實現擴展閱讀：

聚類分析起源於分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類，很少利用數學工具進行定量的分類。隨著人類科學技術的發展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經驗和專業知識難以確切地進行分類，於是人們逐漸地把數學工具引用到了分類學中，形成了數值分類學，之後又將多元分析的技術引入到數值分類學形成了聚類分析。聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預報法等。

在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。

㈦ 急求 Gerchberg-Saxton 演算法的程序！ Labview的最好，Matlab也行，謝謝各路大神！

http://www.gla.ac.uk/schools/physics/research/groups/optics/research/opticaltweezers/software/

這個大學用抄LabView做的
可以先用舊版Blue Tweezer，有很多種演算法，其中gerchbergsaxton的3D演算法非常穩定

㈧ OPTICS聚類演算法的matlab實現

OPTICS聚類演算法代碼，從http://www.pudn.com/downloads238/sourcecode/math/detail1113278.html
該處下載。
% -------------------------------------------------------------------------
% Function:
% [RD,CD,order]=optics(x,k)
% -------------------------------------------------------------------------
% Aim:
% Ordering objects of a data set to obtain the clustering structure
% -------------------------------------------------------------------------
% Input:
% x - data set (m,n); m-objects, n-variables
% k - number of objects in a neighborhood of the selected object
% (minimal number of objects considered as a cluster)
% -------------------------------------------------------------------------
% Output:
% RD - vector with reachability distances (m,1)
% CD - vector with core distances (m,1)
% order - vector specifying the order of objects (1,m)
% -------------------------------------------------------------------------
% Example of use:
% x=[randn(30,2)*.4;randn(40,2)*.5+ones(40,1)*[4 4]];
% [RD,CD,order]=optics(x,4)
% -------------------------------------------------------------------------
%

function [RD,CD,order]=optics(x,k)

[m,n]=size(x);
CD=zeros(1,m);
RD=ones(1,m)*10^10;

% Calculate Core Distances
for i=1:m
D=sort(dist(x(i,:),x));
CD(i)=D(k+1);
end

order=[];
seeds=[1:m];

ind=1;

while ~isempty(seeds)
ob=seeds(ind);
seeds(ind)=[];
order=[order ob];
mm=max([ones(1,length(seeds))*CD(ob);dist(x(ob,:),x(seeds,:))]);
ii=(RD(seeds))>mm;
RD(seeds(ii))=mm(ii);
[i1 ind]=min(RD(seeds));
end

RD(1)=max(RD(2:m))+.1*max(RD(2:m));

function [D]=dist(i,x)

% function: [D]=dist(i,x)
%
% Aim:
% Calculates the Euclidean distances between the i-th object and all objects in x
% Input:
% i - an object (1,n)
% x - data matrix (m,n); m-objects, n-variables
%
% Output:
% D - Euclidean distance (m,1)

[m,n]=size(x);
D=(sum((((ones(m,1)*i)-x).^2)'));

if n==1
D=abs((ones(m,1)*i-x))';
end

㈨ 有哪些常用的聚類演算法

劃分法
劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。而且這K個分組滿足下列條件：
（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；
（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類演算法中可以放寬）；
對於給定的K，演算法首先給出一個初始的分組方法，以後通過反復迭代的方法改變分組，使得每一次改進之後的分組方案都較前一次好，而所謂好的標准就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀錄越遠越好。
大部分劃分方法是基於距離的。給定要構建的分區數k，劃分方法首先創建一個初始化劃分。然後，它採用一種迭代的重定位技術，通過把對象從一個組移動到另一個組來進行劃分。一個好的劃分的一般准備是：同一個簇中的對象盡可能相互接近或相關，而不同的簇中的對象盡可能遠離或不同。還有許多評判劃分質量的其他准則。傳統的劃分方法可以擴展到子空間聚類，而不是搜索整個數據空間。當存在很多屬性並且數據稀疏時，這是有用的。為了達到全局最優，基於劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計算量極大。實際上，大多數應用都採用了流行的啟發式方法，如k-均值和k-中心演算法，漸近的提高聚類質量，逼近局部最優解。這些啟發式聚類方法很適合發現中小規模的資料庫中小規模的資料庫中的球狀簇。為了發現具有復雜形狀的簇和對超大型數據集進行聚類，需要進一步擴展基於劃分的方法。[1]
使用這個基本思想的演算法有：K-MEANS演算法、K-MEDOIDS演算法、CLARANS演算法；

層次法
層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。
例如，在「自底向上」方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合並成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。
層次聚類方法可以是基於距離的或基於密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴展也考慮了子空間聚類。層次方法的缺陷在於，一旦一個步驟（合並或分裂）完成，它就不能被撤銷。這個嚴格規定是有用的，因為不用擔心不同選擇的組合數目，它將產生較小的計算開銷。然而這種技術不能更正錯誤的決定。已經提出了一些提高層次聚類質量的方法。[1]
代表演算法有：BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等；

密度演算法
基於密度的方法(density-based methods)，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。
這個方法的指導思想就是，只要一個區域中的點的密度大過某個閾值，就把它加到與之相近的聚類中去。
代表演算法有：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等；

圖論聚類法
圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數據之間都會有一個度量表達，這就確保了數據的局部特性比較易於處理。圖論聚類法是以樣本數據的局域連接特徵作為聚類的主要信息源，因而其主要優點是易於處理局部數據的特性。

網格演算法
基於網格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。這么處理的一個突出的優點就是處理速度很快，通常這是與目標資料庫中記錄的個數無關的，它只與把數據空間分為多少個單元有關。
代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；

模型演算法
基於模型的方法(model-based methods)，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。這樣一個模型可能是數據點在空間中的密度分布函數或者其它。它的一個潛在的假定就是：目標數據集是由一系列的概率分布所決定的。
通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

㈩ 聚類演算法選方形窗口計算空間信息有依據嗎

聚類方法有兩個顯著的局限：首先，要聚類結果要明確就需分離度很好（well-separated）的數據。幾乎所有現存的演算法都是從互相區別的不重疊的類數據中產生同樣的聚類。但是，如果類是擴散且互相滲透，那麼每種演算法的的結果將有點不同。結果，每種演算法界定的邊界不清，每種聚類演算法得到各自的最適結果，每個數據部分將產生單一的信息。為解釋因不同演算法使同樣數據產生不同結果，必須注意判斷不同的方式。對遺傳學家來說，正確解釋來自任一演算法的聚類內容的實際結果是困難的（特別是邊界）。最終，將需要經驗可信度通過序列比較來指導聚類解釋。

第二個局限由線性相關產生。上述的所有聚類方法分析的僅是簡單的一對一的關系。因為只是成對的線性比較，大大減少發現表達類型關系的計算量，但忽視了生物系統多因素和非線性的特點。

從統計學的觀點看，聚類分析是通過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如SPSS、SAS等。
從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜索簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例，需要由聚類學習演算法自動確定標記，而分類學習的實例或數據對象有類別標記。聚類是觀察式學習，而不是示例式的學習。
從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。就數據挖掘功能而言，聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特徵，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。
聚類分析還可以作為其他數據挖掘任務（如分類、關聯規則）的預處理步驟。
數據挖掘領域主要研究面向大型資料庫、數據倉庫的高效實用的聚類分析演算法。

聚類分析是數據挖掘中的一個很活躍的研究領域，並提出了許多聚類演算法。
這些演算法可以被分為劃分方法、層次方法、基於密度方法、基於網格方法和
基於模型方法。
1 劃分方法(PAM:PArtitioning method) 首先創建k個劃分，k為要創建的劃分個數；然後利用一個循環
定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫助改善劃分質量。典型的劃分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 層次方法(hierarchical method) 創建一個層次以分解給定的數據集。該方法可以分為自上
而下（分解）和自下而上（合並）兩種操作方式。為彌補分解與合並的不足，層次合
並經常要與其它聚類方法相結合，如循環定位。典型的這類方法包括：
第一個是;BIRCH(Balanced Iterative Recing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用樹的結構對對象集進行劃分；然後再利
用其它聚類方法對這些聚類進行優化。
第二個是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定數目代表對象來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定
量（向聚類中心）進行收縮。
第三個是ROCK方法，它利用聚類間的連接進行聚類合並。
最後一個CHEMALOEN，它則是在層次聚類時構造動態模型。
3 基於密度方法，根據密度完成對象的聚類。它根據對象周圍的密度（如
DBSCAN）不斷增長聚類。典型的基於密度方法包括：
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):該演算法通過不斷生長足夠高密
度區域來進行聚類；它能從含有雜訊的空間資料庫中發現任意形狀的聚類。此方法將一個聚類定義
為一組「密度連接」的點集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):並不明確產生一
個聚類，而是為自動交互的聚類分析計算出一個增強聚類順序。。
4 基於網格方法，首先將對象空間劃分為有限個單元以構成網格結構；然後利
用網格結構完成聚類。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一個利用網格單元保存的統計信息進行基
於網格聚類的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 則是一個將基於網格與基於密度相結合的方
法。
5 基於模型方法，它假設每個聚類的模型並發現適合相應模型的數據。典型的
基於模型方法包括：
統計方法COBWEB:是一個常用的且簡單的增量式概念聚類方法。它的輸入對象是采
用符號量（屬性-值）對來加以描述的。採用分類樹的形式來創建
一個層次聚類。
CLASSIT是COBWEB的另一個版本.。它可以對連續取值屬性進行增量式聚
類。它為每個結點中的每個屬性保存相應的連續正態分布（均值與方差）；並利
用一個改進的分類能力描述方法，即不象COBWEB那樣計算離散屬性（取值）
和而是對連續屬性求積分。但是CLASSIT方法也存在與COBWEB類似的問題。
因此它們都不適合對大數據庫進行聚類處理.