算法的标识方法有哪些

① 大学计算机ns图算法求解

大学计算机中的NS图算法通常指的是一种使用非标准符号表示的算法求解过程。具体涉及算法设计和程序流程图的绘制。NS图主要用于描述程序的控制结构，便于理解和分析算法逻辑。

解释如下：

一、非标准符号表示

NS图是一种程序流程图的表示方法，与传统的流程图相比，它使用了非标准符号来辅助表示算法中的决策和循环结构。这种表示方法有助于更清晰地展示程序的逻辑流程。

二、算法求解过程

在大学计算机课程中，算法求解通常涉及对特定问题的数学描述和求解策略。NS图算法求解即是通过绘制NS图来描述算法的执行流程，从而更好地理解和实现算法。这一过程包括分析问题的需求、设计算法的逻辑结构、绘制NS图表示程序流程以及编写实现代码等步骤。

三、NS图的作用

NS图在算法求解过程中主要用于描述程序的控制结构。通过NS图，可以清晰地看到程序的入口、出口、决策点以及循环结构，这对于分析和优化程序逻辑非常有帮助。此外，NS图还可以辅助理解算法的每一步操作，从而更好地掌握算法的设计思想和实现方法。

四、NS图的绘制

绘制NS图需要遵循一定的规则和约定，以确保图的清晰易读。通常，绘图过程中会涉及到流程线的连接、决策点的标识以及循环结构的表示等。通过熟练掌握NS图的绘制方法，可以更加有效地进行算法设计和程序开发。

总的来说，大学计算机中的NS图算法求解是一种通过绘制非标准符号表示的流程图来辅助理解和实现算法的方法。掌握NS图的绘制方法和作用，对于提高算法设计和程序开发的能力具有重要意义。

② 流程图是描述算法的常用工具，用来表示判断的符号是什么

棱形。

流程是为了满足特定需求而进行的有逻辑的操作过程，流程图是一件比较随意的图表，没有规范，没有固定的绘制方法，只能根据事情对流程图进行绘制。图是将基本固化有一定规律的流程进行显性化和书面化，从而有利于传播与沉淀、流程重组参考。

(2)算法的标识方法有哪些扩展阅读：

注意事项：

在绘制流程图时，需要将业务、功能和页面三者的描述区分清楚，避免不同类型的流程图混杂在一起。

绘制流程图一般遵循从上往下，从左往右的结构，从整体的主流程到局部的分支流程，比如画流程图时，先把正常的流程梳理清楚（主流程），再考虑判断标识中的逆流程（分支流程）。

流程图的路径走向需要有始有终，形成闭环。不能存在某个步骤中断找不到解决办法的情况。

③ 聚类算法的具体方法

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下：
首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 K-MEANS有其缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。
改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。K-medoids和K-means不一样的地方在于中心点的选取，在K-means中，我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值，在 K-medoids算法中，我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有（当前cluster中的）点的距离之和最小——作为中心点。
步骤：
1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。
以下是循环的：
2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）；
3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。
4，这样循环直到K个medoids固定下来。
这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 上面提到K-medoids算法不适合于大数据量的计算。Clara算法，这是一种基于采样的方法，它能够处理大量的数据。
Clara算法的思想就是用实际数据的抽样来代替整个数据，然后再在这些抽样的数据上利用K-medoids算法得到最佳的medoids。Clara算法从实际数据中抽取多个采样，在每个采样上都用K-medoids算法得到相应的（O1, O2 … Oi … Ok），然后在这当中选取E最小的一个作为最终的结果。 Clara算法的效率取决于采样的大小，一般不太可能得到最佳的结果。
在Clara算法的基础上，又提出了Clarans的算法，与Clara算法不同的是：在Clara算法寻找最佳的medoids的过程中，采样都是不变的。而Clarans算法在每一次循环的过程中所采用的采样都是不一样的。
与上面所讲的寻找最佳medoids的过程不同的是，必须人为地来限定循环的次数。