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『qiita.com』

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  • 巡回セールスマン問題(TSP)の面白いと思った応用3例(色・単語・音楽) - Qiita

    66 users

    qiita.com/cheerfularge

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巡回セールスマン問題 巡回セールスマン問題(以下TSP)についてご存知でしょうか。 完全グラフと全ての辺の移動コストが与えられた上で、全ての点を1回ずつ通り、始点に戻る巡回路の中で総移動コストが最小となる巡回路を求める組合せ最適化の問題です。 今回の記事の趣旨とは異なるため、ソルバーの詳細及びTSPを解くアルゴリズムの紹介は他の文献に譲ります。(個人的には辺の移動コストが定数でないTSP (dynamic TSP)にも興味があるので追ってまとめたいと思います。実応用としては、渋滞が発生して移動時間が変わる等の状況を考慮することに相当しま

    • テクノロジー
    • 2023/02/18 10:08
    • アルゴリズム
    • あとで読む
    • Algorithm
    • qiita
    • 最新の次元圧縮法"UMAP"について - Qiita

      23 users

      qiita.com/cheerfularge

      import umap from sklearn.datasets import load_digits from scipy.sparse.csgraph import connected_components import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from sklearn.manifold import TSNE import time def main(): digits = load_digits() digits.target = [float(digits.target[i]) for i in range(len(digits.target))] # UMAP start_time = time.time() embedding = umap.UMAP().fit_transform(digits

      • テクノロジー
      • 2018/02/15 07:15
      • visualization
      • analysis
      • math
      • 機械学習
      • data
      • 統計

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