在JAVA中为什么有些函数重写后会自动执行,比如compareTo
1、你好，楼主，Comparable是接口啊，你定义的接口不就是用来实现的吗？只不过，Comparable是系统的接口，如果你实现这个接口，就会自动实现它的方法。
2、如果是对外的公共方法，那么是需要你人为调用的。
3、但是两者的不同之处在于Comparttor接口需要单独指定好一个比较器的比较规则类才可以完成数组的排序，而在Comparable接口中直接覆写CompareTo()方法就可以完成数组排序了。
4、如果不写compareto 那么第二步就做不了，编译的时候就会出错的。当然还有hashCode()；方法和equlas()；方法也会对这个存储产生影响。
集成聚类系列(二):常用的聚类算法及聚类算法评价指标
评估指标：聚类算法的好坏可以通过一些评估指标进行量化评估，例如轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数等。
DBSCAN算法的主要思想是，认为密度稠密的区域是一个聚类，各个聚类是被密度稀疏的区域划分开来的。 也就是说，密度稀疏的区域构成了各个聚类之间的划分界限。
紧密度（Compactness）：每个聚类簇中的样本点到聚类中心的平均距离。对应聚类结果，需要使用所有簇的紧密度的平均值来衡量聚类算法和聚类各参数选取的优劣。
聚类算法有K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法、Clara算法、Mean-Shift聚类算法五种。
评价方法一：purity purity方法是极为简单的一种聚类评价方法，只需计算正确聚类的文档数占总文档数的比例：其中Ω = {ω1，ω2， . . . ，ωK}是聚类的集合ωK表示第k个聚类的集合。
评估聚类算法的性能并不像计算错误数量或监督分类算法的精度和召回率那么简单。
主曲线的算法研究
1、\(a)图是在初始化步骤后由主曲线算法生成的曲线骨架；(b)图是经过首次拟合-光滑步骤后生成的曲线骨架；(c)图是经过更改结构后生成的曲线骨架；(d)图是第二次拟合-光滑步骤后产生的曲线骨架(算法输出)。
2、曲线拟合效果如图1所示。3总结本研究的三种曲线拟合算法，对计算机硬件的要求不高，易于掌握，与水情监控系统的集成也十分方便，可广泛应用于中小型水库工程的设计实践中。
3、UG的曲线功能很多啊，出了基本的直线圆弧二次曲线以外，样条曲线是用得比较多的。可以说样条曲线是三维建模软件的基础和精华，所有的曲面的数学模型都基于样条曲线的算法，曲面质量的好坏也完全取决于作为基础的样条曲线的质量。
4、算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是指算法执行时间随数据规模的变化所需要的时间，空间复杂度是指算法运行过程中所需要的内存空间大小。
5、定义：最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。算法具体的形式包括：确定起点的最短路径问题- 即已知起始结点，求最短路径的问题。适合使用Dijkstra算法。
6、渐近线的主要特点是无限接近，但不可以相交。分为铅直渐近线、水平渐近线和斜渐近线。是一种根据实际的生活需求研究出的一种算法。
人工智能算法简介
人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。
K- 均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。
免疫系统是一种通过产生免疫反应来保护机体免受物质和病原体侵害的系统。人工免疫系统(AIS)是自适应系统，受理论免疫学的启发并用于解决问题的免疫功能。
人工智能常用的算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。
设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。
rbf神经网络原理
rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。
rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。java源代码是用来关联jar中的编译代码的。
简而言之，RBF神经网络其实就是， 具有不同激活函数和应用方向的前馈网络 。 【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络 【4】DFF深度前馈神经网络 DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。
RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。
RBF是径向基函数（Radial Basis Function）的缩写，是一种人工神经网络的模型。在自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域，这种神经网络的应用非常广泛。
RBF神经网络使用局部指数衰减的非线性函数（高斯函数就是一种典型的函数）对非线性输入输出映射进行局部逼近。
四种聚类方法之比较
划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 聚类法、聚类预报法等。
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
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