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FLAGK：引领未来科技生活的创新先锋

在日新月异的IT数码领域，一个名字正悄然成为科技与创新的代名词——FLAGK。这个融合了前沿技术与极致设计的品牌，正以破竹之势重塑我们对科技产品的认知边界，开启了一场前所未有的智能生活革命。

一、FLAGK：科技与美学的完美邂逅

FLAGK深知，在追求极致性能的同时，产品的外观设计同样不容忽视。每一款产品都经过设计师的精心雕琢，从流线型的机身到细腻的材质选择，无不透露出对美学的极致追求。FLAGK的智能手机系列，以其超窄边框、全面屏设计，以及独特的色彩搭配，成为了科技与时尚融合的典范，让用户在使用中享受视觉与触觉的双重盛宴。

二、创新技术，驱动未来

FLAGK的核心竞争力在于其不断突破的创新技术。在人工智能领域，FLAGK开发了先进的AI算法，不仅提升了设备的智能化水平，更实现了个性化服务的深度定制，让每一个用户都能享受到专属的科技关怀。此外，FLAGK在5G通信、物联网、云计算等领域也取得了显著成就，为用户提供了更加高速、便捷、安全的数字生活体验。特别是在智能家居生态构建上，FLAGK通过智能设备间的无缝连接，实现了家居环境的智能化管理，让未来生活触手可及。

三、环保理念，绿色先行

在快速发展的科技浪潮中，FLAGK始终不忘环保责任。品牌致力于采用可持续材料，减少生产过程中的碳足迹，同时，通过智能节能技术，有效降低了产品在使用过程中的能耗。FLAGK还积极推广回收计划，鼓励用户参与电子产品回收，共同构建循环经济体系，为地球的绿色未来贡献力量。

四、用户体验，至上原则

FLAGK深知，优秀的科技产品最终要服务于人。因此，品牌始终将用户体验放在首位，通过建立完善的售后服务体系，确保用户在使用过程中的任何问题都能得到及时响应与解决。同时，FLAGK还通过社区建设，搭建了一个用户交流的平台，让用户能够分享使用心得，提出改进建议，共同参与产品的迭代升级，形成了良好的品牌忠诚度。

五、展望未来，无限可能

面对未来，FLAGK满怀信心与期待。随着科技的飞速发展，FLAGK将继续深耕人工智能、大数据、区块链等前沿技术，探索更多元化的应用场景，推动科技与生活的深度融合。同时，品牌也将持续关注环保与社会责任，致力于成为一家有担当、有温度的科技企业，为构建更加美好的数字世界贡献力量。FLAGK，正以科技创新引领未来，让每一次触碰都成为连接智能生活的桥梁。

通过上述内容，我们不难看出，FLAGK不仅是一个科技产品的品牌，更是一种对未来生活的美好愿景与不懈追求。在FLAGK的带领下，我们有理由相信，一个更加智能、便捷、绿色的科技生活时代即将到来。

k-means算法怎么为对称矩阵进行聚类？

几种典型的聚类融合算法：

1.基于超图划分的聚类融合算法

(1)Cluster-based Similarity Partitioning Algorithm(GSPA)

(2)Hyper Graph-Partitioning Algorithm(HGPA)

(3)Meta-Clustering Algorithm(MCLA)

2.基于关联矩阵的聚类融合算法

Voting-K-Means算法。

3.基于投票策略的聚类融合算法

w-vote是一种典型的基于加权投票的聚类融合算法。

同时还有基于互信息的聚类融合算法和基于有限混合模型的聚类融合算法。

二、基于关联矩阵的聚类融合算法——Voting-K-Means算法

Voting-K-Means算法是一种基于关联矩阵的聚类融合算法，关联矩阵的每一行和每一列代表一个数据点，关联矩阵的元素表示数据集中数据点对共同出现在同一个簇中的概率。

算法过程：

1.在一个数据集上得到若干个聚类成员；

2.依次扫描这些聚类成员，如果数据点i和j在某个聚类成员中被划分到同一个簇中，那么就在关联矩阵对应的位置计数加1；关联矩阵中的元素值越大，说明该元素对应的两个数据点被划分到同一个簇中的概率越大；

3.得到关联矩阵之后，Voting-K-Means算法依次检查关联矩阵中的每个元素，如果它的值大于算法预先设定的阀值，就把这个元素对应的两个数据点划分到同一个簇中。

Voting-K-Means算法的优缺点：

Voting-K-Means算法不需要设置任何参数，在聚类融合的过程中可以自动地的选择簇的个数并且可以处理任意形状的簇。因为Voting-K-Means算法在聚类融合过程中是根据两个数据点共同出现在同一个簇中的可能性大小对它们进行划分的，所以只要两个数据点距离足够近，它们就会被划分到一个簇中。

Voting-K-Means算法的缺点是时间复杂度较高，它的时间复杂度是O(n^2);需要较多的聚类成员，如果聚类成员达不到一定规模，那么关联矩阵就不能准确反映出两个数据点出现在同一个簇的概率。

package clustering;import java.io.FileWriter;import weka.clusterers.ClusterEvaluation;import weka.clusterers.SimpleKMeans;import weka.core.DistanceFunction;import weka.core.EuclideanDistance;import weka.core.Instances;import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;import weka.filters.unsupervised.attribute.Remove;public class Votingkmeans2 extends SimpleKMeans { /** 生成的序列号 */ private static final long serialVersionUID = 1557181390469997876L; /** 划分的簇数 */ private int m_NumClusters; /** 每个划分的簇中的实例的数量 */ public int[] m_ClusterSizes; /** 使用的距离函数，这里是欧几里德距离 */ protected DistanceFunction m_DistanceFunction = new EuclideanDistance(); /** 实例的簇号赋值 */ protected int[] m_Assignments; /** 设定聚类成员融合阀值 */ private final static double THREASOD = 0.5; /** 生成一个聚类器 */ public void buildClusterer(Instances data) throws Exception{ final int numinst = data.numInstances(); // 数据集的大小 double [][]association = new double[numinst][numinst]; // 定义并初始化一个关联矩阵 int numIteration = 40; // 设置生成的聚类成员数 final int k = (int)Math.sqrt(numinst); // 设置K-Means聚类算法参数——簇数 for(int i = 0; i < numIteration; i++) { if(data.classIndex() == -1) data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); // 索引是从0开始 String[] filteroption = new String[2]; filteroption[0] = "-R"; filteroption[1] = String.valueOf(data.classIndex() + 1);// 索引是从1开始 Remove remove = new Remove(); remove.setOptions(filteroption); remove.setInputFormat(data); /* 使用过滤器模式生成新的数据集；新数据集是去掉类标签之后的数据集 */ Instances newdata = weka.filters.Filter.useFilter(data, remove); /* 生成一个K-Means聚类器 */ SimpleKMeans sm = new SimpleKMeans(); sm.setNumClusters(k); sm.setPreserveInstancesOrder(true); // 保持数据集实例的原始顺序 sm.setSeed(i); // 通过设置不同的种子，设置不同的簇初始中心点，从而得到不同的聚类结果 sm.buildClusterer(newdata); int[] assigm = sm.getAssignments(); // 得到数据集各个实例的赋值 /* 建立关联矩阵 */ for(int j = 0; j < numinst; j++) { for(int m = j; m < numinst; m++) { if(assigm[j] == assigm[m]) { association[j][m] = association[j][m] + 1.0 / numIteration ; } } } } System.out.println(); /* 将生成的关联矩阵写入.txt文件（注：生成的txt文本文件在e:/result.txt中） */ FileWriter fw = new FileWriter("e://result.txt"); for(int j = 0; j < numinst; j++) { for(int m = j; m < numinst; m++) { //由于关联矩阵是对称的，为了改进算法的效率，只计算矩阵的上三角 String number = String.format("%8.2f", association[j][m]); fw.write(number); } fw.write("\n"); } /* 处理关联矩阵，分别考虑了两种情况：1.关联矩阵中某个元素对应的两个数据点已经被划分到了不同的簇中 * 2.两个数据点中有一个或者两个都没有被划分到某个簇中。 */ int[] flag = new int[numinst]; int[] flagk = new int[k]; int[] finallabel = new int[numinst]; for(int m = 0; m < numinst; m++) { for(int n = m; n < numinst; n++) { if(association[m][n] > THREASOD) { if(flag[m] == 0 && flag[n] == 0) { // 两个数据点都没有被划分到某个簇中， int i = 0; // 将他们划分到同一个簇中即可 while (i < k && flagk[i] == 1) i = i + 1; finallabel[m] = i; finallabel[n] = i; flag[m] = 1; flag[n] = 1; flagk[i] = 1; } else if (flag[m] == 0 && flag[n] == 1) { // 两个数据点中有一个没有被划分到某个簇中， finallabel[m] = finallabel[n]; // 将他们划分到同一个簇中即可 flag[m] = 1; } else if (flag[m] == 1 && flag[n] == 0) { finallabel[n] = finallabel[m]; flag[n] = 1; } else if (flag[m] == 1 && flag[n] == 1 && finallabel[m] != finallabel[n]) { // 两个数据点已被划分到了不同的簇中， flagk[finallabel[n]] = 0; // 将它们所在的簇合并 int temp = finallabel[n]; for(int i = 0; i < numinst; i++) { if(finallabel[i] == temp) finallabel[i] = finallabel[m]; } } } } } m_Assignments = new int[numinst]; System.out.println("基于关联矩阵的聚类融合算法——Voting-K-Means算法的最终聚类结果"); for(int i = 0; i < numinst; i++) { m_Assignments[i] = finallabel[i]; System.out.print(finallabel[i] + " "); if((i+1) % 50 == 0) System.out.println(); } for(int i = 0; i < k; i++) { if(flagk[i] == 1) m_NumClusters++; } } /** * return a string describing this clusterer * * @return a description of the clusterer as a string */ public String toString() { return "Voting-KMeans\n"; } public static void main(String []args) { try {String filename="e://weka-data//iris.arff"; Instances data = DataSource.read(filename); Votingkmeans2 vk = new Votingkmeans2(); vk.buildClusterer(data); /* 要生成Voting-K-Means的聚类评估结果包括准确率等需要覆盖重写toString()方法； * 因为没有覆盖重写，所以这里生产的评估结果没有具体内容。 */ ClusterEvaluation eval = new ClusterEvaluation(); eval.setClusterer(vk); eval.evaluateClusterer(new Instances(data)); System.out.println(eval.clusterResultsToString()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }}}

分析代码时注意：得到的类成员变量m_Assignments就是最终Voting-K-Means聚类结果；由于是采用了开源机器学习软件Weka中实现的SimpleKMeans聚类算法，初始时要指定簇的个数，这里是数据集大小开根号向下取整；指定的阀值为0.5，即当关联矩阵元素的值大于阀值时，才对该元素对应的两个数据点进行融合，划分到一个簇中，考虑两种情况，代码注释已有，这里不再详述。但聚类融合的实验结果并不理想，莺尾花数据集irsi.arff是数据挖掘实验中最常用的数据集，原数据集共有三个类；但本实验进行四十个聚类成员的融合，其最终聚类结果划分成两个簇；其原因可能有两个：一是算法本身的问题，需要使用其他更加优化的聚类融合算法；二是实现上的问题，主要就在聚类结果的融合上，需要进行一步对照关联矩阵进行逻辑上的分析，找出代码中的问题。关联矩阵文本文件

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本文来自 Turingkk 的CSDN 博客，全文地址请点击：

哪些键鼠硬件厂商外盒都打一次性封条的？

打封口贴基本上只有纸盒装的才有，塑料壳装的一般没有也没必要。

纸盒装的鼠标基本上所有的鼠标品牌都打的，只是一些两个封口都打透明贴，如罗技，也贴得比较严实。

有的封口贴打的不是很牢，如微软,可能是胶质的原因。

有些只在一个封口上贴，国产鼠标纸盒包装基本都这样，而且那种纸盒结构就容易从低部打开，所以某些装得不太满的鼠标包装盒可以从底部向内按就打开了，最后装回去就跟没打开过的一样。