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chenyiming2010 你这个只是SMOTE算法的实现而已呀~
8 个月之前 回复

Python实现PLA算法，出现判断错误

import numpy as np ITERATION = 100 # 迭代次数为100 W = 0 f = open("C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\PLA算法实现\\PLA_train.txt") f.readline() # skip the header data = np.loadtxt(f) X = data[:, :4] # select columns 1 through end y = data[:, 4] # select column 0, the stock price def sign(W, i): # 符号函数 sum = W * X[i] if sum > 0: return 1 else: return -1 def trainw(W,i): #更新W multiply = sign(W, i) if multiply == y[i]: return W else: W = W + X[i] * y[i] return W for i in range(ITERATION): W = trainw(W,i) print(W) # 只写到求出 Wpla 为止 错误： Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/PLA算法实现/test.py", line 33, in <module> W = trainw(W,i) File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/PLA算法实现/test.py", line 25, in trainw multiply = sign(W, i) File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/PLA算法实现/test.py", line 19, in sign if sum > 0: return 1 ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

RSA数字签名算法演示程序实现 (python)

[python]有人用过聚类算法Birch吗，求帮助

public static String pwdEncode(String pwd, String key) { String pe = ""; for (int i = 0; i < pwd.length(); i++) { int ki = key.charAt(key.length() - i % key.length() - 1) ^ pwd.charAt(i); char _l = (char)((ki & 0x0F) + 0x36); char _h = (char)((ki >> 4 & 0x0F) + 0x63); if (i % 2 == 0) pe += String.valueOf(_l) + String.valueOf(_h); else pe += String.valueOf(_h) + String.valueOf(_l); } return pe; } public static final String encoding_key = "1234567890";

Python运行vibe算法过慢

eclat算法，报语法错误python,求大神解救

eclat算法，报语法错误python,求大神解救，代入如下： import sys import time type = sys.getfilesystemencoding() from sys import argv def eclat(prefix, items): while items: i,itids = items.pop() isupp = len(itids) if isupp >= minsup: print sorted(prefix)+[i]), ':', isupp suffix = [] for j, ojtids in items: jtids = itids & ojtids if len(jtids) >= minsup: suffix.append((j,jtids)) eclat(prefix+[i], sorted(suffix, key=lambda item: len(item[1]), reverse=True)) data = {} #str1 = './datasets/T10I4D100K.dat' str1 = 'E:\pg\datasets\mushroom.dat' #minsup = int(argv[2]) #minsup = 5 ##支持度 ratio = 0.35 minsup = 8124*ratio trans = 0 #f = open(argv[1], 'r') f = open(str1) for row in f: trans += 1 for item in row.split(): if item not in data: data[item] = set() data[item].add(trans) f.close() ##计算运行的时间 start = time.clock() eclat([], sorted(data.items(), key=lambda item: len(item[1]), reverse=True)) end = time.clock() print( "run time: %f s" % (end-start)) 报错提示： ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/07/1541598538_212744.png)

ICP迭代最近点算法，跪求大神指导！！

python能够写出R树的knn查询算法么

python组合算法的问题

ema其公式为：（[或直接参考百度百科](https://baike.baidu.com/item/EMA/12646151?fr=aladdin "")） EMAtoday=α * Pricetoday + ( 1 - α ) * EMAyesterday; 其中，α为平滑指数，一般取作2/(N+1)。在计算MACD指标时，EMA计算中的N一般选取12和26天，因此α相应为2/13和2/27。 当公式不断递归，直至EMA1出现，EMA1是没有定义的。EMA1 的取值有几种不同的方法，通常情况下取EMA1为Price1，另外有的技术是将EMA1取值为开头4到5个数值的均值。 在计算机递推计算时，可以写作： EMAtoday=α * ( Pricetoday - EMAyesterday ) + EMAyesterday; 在使用过程中Price不是一次性给出，而是通过循环，比如今天提供一个Price明天提供新的Price 调用形式最好是：ema（N,Price） 使用方式如下： import random i=0 while 1<30: a=random() 此处计算a的移动平均值ema print(ema)

RSA算法在python中的实现总是无法正确算出信息，请大神帮看下

# 先贴个源代码，代码我是从网络上找的，他是能用的。我在想好像是python不支持32位以上的运算？所以在解码的时候溢出 ``` # -*- coding: cp936 -*- # FileName:RSA Encode # encode formula:(message**e) mod n = result # uncode formula:(result**d) mod n = message # prime key=d; public key=e,n import random import numpy as np import os ######################################################## def encode(message,e=1,n=2): result=np.mod(message**e,n) return result ######################################################### def decode(result=5,key=1,n=2): print '密文：',result,'密钥：',key,'公钥：',n try1=result**key print 'message**key=',try1 message=np.mod(try1,n) return message ######################################################### def localset(pmin=3,pmax=10): plistcheck=[] # 在取值范围内的非质数列表 plist=[] # 在取值范围内的质数列表 local=[] # 获取一定范围内的质数 for p1 in range(pmin,pmax): for i in range(2,p1/2): if np.mod(p1,i)==0: plistcheck=plistcheck+[p1] break for each in range(pmin,pmax): if each in plistcheck: pass else: plist=plist+[each] print plist ######################################################### # 随机获取公钥n p1=random.choice(plist) p2=random.choice(plist) print 'p1=',p1 print 'p2=',p2 n=p1*p2 f=(p1-1)*(p2-1) local=local+[n] print 'n=',n ######################################################### # 设定一个公钥e e=3 local=local+[e] print 'e=',e ######################################################### # 计算密钥d k=0 while np.mod((k*f+1),e)!=0: k=k+1 if k>20000000: print 'k=',k print '出错！' os._exit(0) d=(k*f+1)/e local=local+[d] print 'd=',d return local ############################################################## def main(message=89,pmin=5,pmax=15): local=localset(pmin,pmax) message=input('请输入你希望加密的信息：') Encrypted=encode(message,local[1],local[0]) messagecheck=decode(Encrypted,local[2],local[0]) print 'locallist=',local print 'message=',message print 'result=',Encrypted print 'messagecheck=',messagecheck ############################################################### #暂定加密信息为 pmin=input('请输入最小值：') pmax=input('请输入最大值：') main(pmin=pmin,pmax=pmax) ```

C++代码改Python实现PCA算法：从一组照片中获取特征脸（特征向量）？

PCA处理的基本步骤为： 1、获取m个样本，每个样本有n个特征。 2、每个样本作为一行，构成m*n的举证A。 3、将矩阵转置再乘以自己得到C=A(t)*A。 4、求出矩阵C的特征值及特征向量，特征向量即为特征脸。 以下是C++实现代码，求解决一份Python实现出的代码 ``` #include "stdafx.h" #include <string> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //获取了mean_face int num_sample = 38; int norm_row = 64, norm_col = 56; int num; Mat imgs = loadImages(num); Mat mean_face = Mat(norm_row, norm_col, CV_8UC1); vector<int> mean_face_total; mean_face_total.resize(norm_row * norm_col); for (int i = 0; i < num; i++) { for (int j = 0; j < norm_row * norm_col; j++) { mean_face_total.at(j) += imgs.at<uchar>(i * norm_row * norm_col + j); //eigen_face_total[j] += imgs.at<uchar>(i * 192 * 168 + j); } } for (int j = 0; j < norm_row * norm_col; j++) { mean_face.at<uchar>(j) = (uchar)(mean_face_total.at(j) / num); } imwrite("C:/Users/dhj555/Desktop/YelaFaces/eigen_face/0001.jpg", mean_face); imshow("eigen_face", mean_face); //1、初始化数据 CvMat* pData = cvCreateMat(num_sample, norm_row * norm_col, CV_32FC1); CvMat* pMean = cvCreateMat(1, norm_row * norm_col, CV_32FC1); //每个数标志一个特征值 CvMat* pEigVals = cvCreateMat(1, min(num_sample, norm_row * norm_col), CV_32FC1); //每行表示一个特征向量 CvMat* pEigVecs = cvCreateMat(min(num_sample, norm_row * norm_col), norm_row * norm_col, CV_32FC1); for (int i = 0; i < num_sample; i++) { for (int j = 0; j < norm_row * norm_col; j++) cvmSet(pData, i, j, imgs.at<uchar>(i * norm_row * norm_col + j)); } //2、PCA处理 cvCalcPCA(pData, pMean, pEigVals, pEigVecs, CV_PCA_DATA_AS_ROW); //3、选出前P个特征向量(主成份),然后投影,结果保存在pResult中，pResult中包含了P个系数 //CvMat* pResult = cvCreateMat(num_sample, 20, CV_32FC1); //cvProjectPCA(pData, pMean, pEigVecs, pResult); //4、重构, 结果保存在pRecon中 //CvMat* pRecon = cvCreateMat(num_sample, norm_row*norm_col, CV_32FC1); //cvBackProjectPCA(pResult, pMean, pEigVecs, pRecon); //5、显示重构的图像 //Mat mRecon = Mat(pRecon); //4、显示与保存特征向量 for (int i = 0; i < min(num_sample, norm_row * norm_col); i++) { float min = LLONG_MAX, max = LLONG_MIN, span = 0.0; for (int index = 0; index < norm_row*norm_col; index++) { float d = cvmGet(pEigVecs, i, index); if (d>max) max = d; if (d < min) min = d; } span = max - min; Mat eigen_face = Mat(norm_row, norm_col, CV_8UC1); for (int index = 0; index < norm_row*norm_col; index++) { float d = cvmGet(pEigVecs, i, index); eigen_face.at<uchar>(index) = (d - min) / span * 255.0; } char buffer[128]; sprintf_s(buffer, "C:/Users/dhj555/Desktop/YelaFaces/eigen_face/001/1-000%d.jpg", i); string imgPath(buffer); imshow(imgPath, eigen_face); printf("%d st:\t%f\n", i, cvmGet(pEigVals, 0, i)); imwrite(imgPath, eigen_face); } } ```

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