演算法的標識方法有哪些

① 大學計算機ns圖演算法求解

大學計算機中的NS圖演算法通常指的是一種使用非標准符號表示的演算法求解過程。具體涉及演算法設計和程序流程圖的繪制。NS圖主要用於描述程序的控制結構，便於理解和分析演算法邏輯。

解釋如下：

一、非標准符號表示

NS圖是一種程序流程圖的表示方法，與傳統的流程圖相比，它使用了非標准符號來輔助表示演算法中的決策和循環結構。這種表示方法有助於更清晰地展示程序的邏輯流程。

二、演算法求解過程

在大學計算機課程中，演算法求解通常涉及對特定問題的數學描述和求解策略。NS圖演算法求解即是通過繪制NS圖來描述演算法的執行流程，從而更好地理解和實現演算法。這一過程包括分析問題的需求、設計演算法的邏輯結構、繪制NS圖表示程序流程以及編寫實現代碼等步驟。

三、NS圖的作用

NS圖在演算法求解過程中主要用於描述程序的控制結構。通過NS圖，可以清晰地看到程序的入口、出口、決策點以及循環結構，這對於分析和優化程序邏輯非常有幫助。此外，NS圖還可以輔助理解演算法的每一步操作，從而更好地掌握演算法的設計思想和實現方法。

四、NS圖的繪制

繪制NS圖需要遵循一定的規則和約定，以確保圖的清晰易讀。通常，繪圖過程中會涉及到流程線的連接、決策點的標識以及循環結構的表示等。通過熟練掌握NS圖的繪制方法，可以更加有效地進行演算法設計和程序開發。

總的來說，大學計算機中的NS圖演算法求解是一種通過繪制非標准符號表示的流程圖來輔助理解和實現演算法的方法。掌握NS圖的繪制方法和作用，對於提高演算法設計和程序開發的能力具有重要意義。

② 流程圖是描述演算法的常用工具，用來表示判斷的符號是什麼

棱形。

流程是為了滿足特定需求而進行的有邏輯的操作過程，流程圖是一件比較隨意的圖表，沒有規范，沒有固定的繪制方法，只能根據事情對流程圖進行繪制。圖是將基本固化有一定規律的流程進行顯性化和書面化，從而有利於傳播與沉澱、流程重組參考。

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注意事項：

在繪制流程圖時，需要將業務、功能和頁面三者的描述區分清楚，避免不同類型的流程圖混雜在一起。

繪制流程圖一般遵循從上往下，從左往右的結構，從整體的主流程到局部的分支流程，比如畫流程圖時，先把正常的流程梳理清楚（主流程），再考慮判斷標識中的逆流程（分支流程）。

流程圖的路徑走向需要有始有終，形成閉環。不能存在某個步驟中斷找不到解決辦法的情況。

③ 聚類演算法的具體方法

k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對象」（引力中心）來進行計算的。
k-means 演算法的工作過程說明如下：
首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；
然後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標准測度函數開始收斂為止。
一般都採用均方差作為標准測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。 K-MEANS有其缺點：產生類的大小相差不會很大，對於臟數據很敏感。
改進的演算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心的作用，這樣的一個medoid就標識了這個類。K-medoids和K-means不一樣的地方在於中心點的選取，在K-means中，我們將中心點取為當前cluster中所有數據點的平均值，在 K-medoids演算法中，我們將從當前cluster 中選取這樣一個點——它到其他所有（當前cluster中的）點的距離之和最小——作為中心點。
步驟：
1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。
以下是循環的：
2，將餘下的對象分到各個類中去（根據與medoid最相近的原則）；
3，對於每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi後的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉到2。
4，這樣循環直到K個medoids固定下來。
這種演算法對於臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。 上面提到K-medoids演算法不適合於大數據量的計算。Clara演算法，這是一種基於采樣的方法，它能夠處理大量的數據。
Clara演算法的思想就是用實際數據的抽樣來代替整個數據，然後再在這些抽樣的數據上利用K-medoids演算法得到最佳的medoids。Clara演算法從實際數據中抽取多個采樣，在每個采樣上都用K-medoids演算法得到相應的（O1, O2 … Oi … Ok），然後在這當中選取E最小的一個作為最終的結果。 Clara演算法的效率取決於采樣的大小，一般不太可能得到最佳的結果。
在Clara演算法的基礎上，又提出了Clarans的演算法，與Clara演算法不同的是：在Clara演算法尋找最佳的medoids的過程中，采樣都是不變的。而Clarans演算法在每一次循環的過程中所採用的采樣都是不一樣的。
與上面所講的尋找最佳medoids的過程不同的是，必須人為地來限定循環的次數。