设定视觉模式挖掘的问题为:给定一组类别的图片,如果图片来自于目标类 别,则被称为正类图像,如果来自于其他类别,则被称为负类图像,挖掘具有频 繁性和判别性的视觉模式,可以被认为是从负类图像中区分出正类图像。判别性: 如果一个模式值出现在正类图像中,而不是在负类图像中,则称其为具有判别性。 频繁性:如果一个图案多次出现在正类图像中,则称之为具有频繁性。针对三个数据集:Cifar10 数据集,MIT-Indoor 数据集,VOC2012 数据集, Travel 数据集,选择其中一种数据设计或实现一种基于模式挖掘的算法,要求挖掘出该数据中某一类中具有频繁性又有判别性的图片。
时间: 2024-04-04 09:32:04 浏览: 30
针对Cifar10数据集,可以使用Apriori算法实现基于模式挖掘的算法。具体步骤如下:
1. 将所有正类图像作为事务,每个事务包含多个条目,每个条目表示图像中的一个像素点或者一组像素点。
2. 对所有事务中出现过的条目进行计数,并筛选出支持度大于等于最小支持度阈值的条目作为频繁项集。
3. 对于每个频繁项集,计算其在正类图像中出现的支持度和在负类图像中出现的支持度,根据支持度比较大小,选择具有判别性的频繁项集。
4. 对于选出的频繁项集,根据其在正类图像中出现的次数,选择出现次数最多的图像作为具有频繁性且有判别性的图像。
需要注意的是,Apriori算法的时间复杂度比较高,对于大规模数据集可能会面临效率问题。可以考虑使用FP-Growth算法等更加高效的频繁模式挖掘算法。
相关问题
为如下问题编写python代码。设定视觉模式挖掘的问题为:给定一组类别的图片,如果图片来自于目标类 别,则被称为正类图像,如果来自于其他类别,则被称为负类图像,挖掘具有频 繁性和判别性的视觉模式,可以被认为是从负类图像中区分出正类图像。判别性: 如果一个模式值出现在正类图像中,而不是在负类图像中,则称其为具有判别性。 频繁性:如果一个图案多次出现在正类图像中,则称之为具有频繁性。 针对数据集Cifar10 数据集,设计一种算法挖掘出该数据中某一类中具有频繁性又有判别性的图片。并将其输出
以下是一个基于Apriori算法的Python实现代码,用于在Cifar10数据集中挖掘具有频繁性和判别性的图像:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_files
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# 加载Cifar10数据集
data = load_files('cifar10/train/')
X = np.array(data.data)
y = np.array(data.target)
target_class = 0 # 挑选airplane这一类
positive_imgs = X[y == target_class]
negative_imgs = X[y != target_class]
# 将每张图片转化为一个事务
positive_transactions = [img.flatten().tolist() for img in positive_imgs]
negative_transactions = [img.flatten().tolist() for img in negative_imgs]
# 计算频繁项集
min_support = 0.1 # 最小支持度阈值
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit_transform(negative_transactions)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_items = apriori(df, min_support=min_support, use_colnames=True)
# 计算具有判别性的频繁项集
discriminative_items = []
for itemset in frequent_items['itemsets']:
positive_support = df[df[itemset] == True].shape[0] / df.shape[0]
negative_support = df[df[itemset] == True].shape[0] / len(negative_transactions)
if positive_support > negative_support:
discriminative_items.append(itemset)
# 计算具有频繁性的图片
frequent_imgs = []
for itemset in discriminative_items:
positive_count = 0
for img in positive_transactions:
if all(x in img for x in itemset):
positive_count += 1
if positive_count / len(positive_transactions) >= min_support:
frequent_imgs.append(img)
# 输出结果
print("具有频繁性和判别性的图像:")
for img in frequent_imgs:
print(img)
```
需要注意的是,在实际应用中需要根据具体情况调整参数和算法选择。
leetcode:1.two sum两数之和 给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,要求在数组中找出两个数的和等于目标值,并返回这两个数的索引。
思路1:暴力法
最简单的思路是使用两层循环遍历数组的所有组合,判断两个数的和是否等于目标值。如果等于目标值,则返回这两个数的索引。
此方法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
思路2:哈希表
为了优化时间复杂度,可以使用哈希表来存储数组中的元素和对应的索引。遍历数组,对于每个元素nums[i],我们可以通过计算target - nums[i]的值,查找哈希表中是否存在这个差值。
如果存在,则说明找到了两个数的和等于目标值,返回它们的索引。如果不存在,将当前元素nums[i]和它的索引存入哈希表中。
此方法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
思路3:双指针
如果数组已经排序,可以使用双指针的方法来求解。假设数组从小到大排序,定义左指针left指向数组的第一个元素,右指针right指向数组的最后一个元素。
如果当前两个指针指向的数的和等于目标值,则返回它们的索引。如果和小于目标值,则将左指针右移一位,使得和增大;如果和大于目标值,则将右指针左移一位,使得和减小。
继续移动指针,直到找到两个数的和等于目标值或者左指针超过了右指针。
此方法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。
以上三种方法都可以解决问题,选择合适的方法取决于具体的应用场景和要求。如果数组规模较小并且不需要考虑额外的空间使用,则暴力法是最简单的方法。如果数组较大或者需要优化时间复杂度,则哈希表或双指针方法更合适。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)