java
linux系统怎样进行java开发？
一、linux系统怎样进行java开发？
linux下java编程与在windows下一样，重点在于搭建java开发环境。 linux下搭建java开发环境步骤：
1、下载linux环境下的JDK， 举例：
JDK程序名为：jdk-7u11-linux-i586.tar.gz 保存路径：/home/wyl/tools-wyl/JDK7u11 eclipse程序名为:eclipse-jee-juno-SR1-linux-gtk.tar.gz 保存路径：/home/wyl/tools-wyl/eclipse-javaEE
2、解压下载的jdk-7u11-linux-i586.tar.gz文件 chmod 777 jdk-7u11-linux-i586.tar.gz tar xzvf jdk-7u11-linux-i586.tar.gz(普通用户身份解压即可)
3、配置环境变量以超级用户身份执行下面的命令： #vim /etc/profile 在文件末尾加上以下内容后保存退出（:wq） export JAVA_HOME=/home/wyl/tools-wyl/JDK7u11/jdk1.7.0_11（说明：这个是JDK解压后文件夹的路径） export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH或export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.
4、注销重新登录后在终端输入java,javac,java -version,javac -version.测试是否安装成功。 [wyl@localhost eclipse-javaEE]$ java -version java version "1.7.0_11" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_11-b21) Java HotSpot(TM) Server VM (build 23.6-b04, mixed mode) [wyl@localhost eclipse-javaEE]$ javac -version javac 1.7.0_11 [wyl@localhost eclipse-javaEE]$
5、解压eclipse-jee-juno-SR1-linux-gtk.tar.gz 并运行它(chmod 777 eclipse...)
5.1、解压：tar xzvf eclipse-jee-juno-SR1-linux-gtk.tar.gz （普通用户身份解压即可，否则每次都要以超级用户身份运行它）。
5.2、运行：进入解压后的目录，执行命令：./eclipse即可运行eclipse.或者进入解压后的目录，双击eclipse图标即可。 运行eclipse即可进行java编程。
二、k均值聚类和系统聚类优劣
K-Means是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法，其主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的样本尽量被分到同一个聚簇。K-Means衡量相似度的计算方法为欧氏距离（Euclid Distance）。
K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法。K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。（注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高）
算法
伪代码：
function K-Means(输入数据，中心点个数K)
获取输入数据的维度Dim和个数N
随机生成K个Dim维的点，或随机选k个样本中的点
while(算法未收敛)
对N个点：计算每个点属于哪一类。
三、系统聚类和动态聚类的方法？
系统聚类是将个样品分成若干类的方法，其基本思想是：先将个样品各看成一类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品合为一类为止。
动态聚类法亦称逐步聚类法。一类聚类法，属于大样本聚类法.具体作法是：先粗略地进行预分类，然后再逐步调整，直到把类分得比较合理为止，这种分类方法较之系统聚类法，具有计算量较小、占用计算机存贮单元少、方法简单等优点，所以更适用于大样本的聚类分析。 动态聚类法的聚类过程，可用以框图来描述，框图的每一部分，均有很多种方法可采用，将这些方法按框图进行组合，就会得到各种动态聚类法。
四、聚类轮廓系数java实现
聚类轮廓系数 Java 实现
在机器学习和数据分析中，聚类是一种常用的技术，用于将数据集中的样本分成不同的组或簇。而轮廓系数（Silhouette Coefficient）则是一种评估聚类质量的指标，它结合了簇内的距离和簇间的距离，能够帮助我们判断聚类的紧密度和分离度。
在本文中，我们将介绍如何在 Java 中实现聚类轮廓系数的计算，以帮助开发人员更好地评估聚类算法的表现。
聚类轮廓系数简介
聚类轮廓系数是一种常用的聚类评估指标，它的取值范围在 [-1, 1] 之间。具体来说，轮廓系数由两部分组成：
- 簇内距离（a）：表示数据点与同一簇中其他数据点之间的平均距离。
- 簇间距离（b）：表示数据点与最近其他簇中所有数据点的平均距离。
轮廓系数的计算公式为：
S = (b - a) / max(a, b)
其中，S 表示轮廓系数。值得注意的是，轮廓系数越接近 1，表示聚类的效果越好；越接近 -1，表示聚类效果较差。
Java 实现
为了在 Java 中计算聚类轮廓系数，我们需要先完成以下几个步骤：
- 计算簇内距离（a）
- 计算簇间距离（b）
- 根据以上值计算轮廓系数
下面是一个简单的 Java 代码示例，用于计算聚类轮廓系数：
public double calculateSilhouetteCoefficient(double[][] distances, int[] clusteringResult) {
double silhouette = 0;
int numDataPoints = distances.length;
for (int i = 0; i < numDataPoints; i++) {
double a = calculateAverageIntraClusterDistance(i, clusteringResult, distances);
double b = calculateAverageInterClusterDistance(i, clusteringResult, distances);
silhouette += (b - a) / Math.max(a, b);
}
silhouette /= numDataPoints;
return silhouette;
}
上述代码中，calculateAverageIntraClusterDistance 和 calculateAverageInterClusterDistance 分别用于计算数据点 i 的簇内距离和簇间距离。最后，通过循环计算每个数据点的轮廓系数，并对其取平均值，即可得到整个数据集的轮廓系数。
总结
在本文中，我们介绍了聚类轮廓系数的概念和在 Java 中的实现方法。通过计算轮廓系数，我们可以更客观地评估聚类算法的性能，从而选择适合特定数据集的最佳聚类方案。希望本文对您理解聚类评估有所帮助，谢谢阅读！
五、系统聚类与k-means聚类的区别？
k 均值聚类法 快速高效，特别是大量数据时，准确性高一些，但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别，所以通过系统聚类法 得出一个树状图，至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
六、k均值聚类和系统聚类的应用特点？
适用条件：系统聚类法适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀。K均值聚类法适用于快速高效，特别是大量数据时使用1、K均值聚类法：终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
2、系统聚类法：是以距离为相似统计量时，确定新类与其他各类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。
七、系统聚类和熵聚类一样吗？
聚类和三聚类不一样 因为它们的化学性质不一样
八、怎么画系统聚类图？
通过聚类分析画啊！ 在分析——聚类分析里做
九、java开发什么？
java开发是：
1、WEB，用于表示Internet主机上供外界访问的资源。javaweb，使用java技术开发web页面。供浏览器访问的项目；
2、web开发分类，静态和动态web资源。
十、苹果的 Mac OS 系统适合 Java 开发吗？
作为一个 Java 开发者，并且是一个以前用 Windows，现在用 Mac 的 Java 开发者，我可以很负责任的告诉你，苹果系统开发 Java 正合适，换句话说，除了开发微软的那一套，其他的用 Mac 开发简直不要太香。
另外关于提说所说的 mysql和oracle数据库是否有mac的版本，当然是有的，我的 Mac 上就装了 MySQL。
客户端用的 Navicat 。
至于 Oracle，我刚刚查过了，已经支持 Mac 系统安装了。
Docker Desktop + kitematic
就算不支持也无所谓，我推荐你使用 Docker，装了 Docker 之后相当于装了一个大集装箱，想要什么软件、服务，直接去仓库拉一下下来，启动就好了。
在配合上 kitematic ，一个 GUI 版的容器管理工具，简直太方便了。
Docker Desktop 是 Mac 系统的桌面版。https://www.docker.com/products/docker-desktop
再者我们平时开发为了更贴近线上环境，装个 redis、mongodb、nginx 啥的也在所难免，有了 Dokcer 直接下个镜像 run 一下 ok。
再用kitematic 配合 Docker Desktop ，那简直不要太香，轻轻点几下鼠标，一个 redis 实例就好了，再一点鼠标，nginx 就好了。
再推荐其他工具
除了题主所说的 MySQL 和 Oracle ，在开发过程中，以下几款利器能极大的提升开发体验和工作效率。
开发系列
这是做开发的同学必备的吃饭的家伙。
Jetbrains 系列
IDEA： 做 Java 开发的同学相比多半都是用它开发的。
PyCharm: Python 开发必备，我除了写 Java 之外，写的最多的就是 Python ，PyCharm 也是必不可少的。
CLion: 有时候也看看 JDK 源码，用 CLion 正好。
WebStorm：前端开发之用，我偶尔也会用用 React 写点儿前端，之前就是用它。不过后来改了其他的工具。
Visual Studio Code
这就是替换了 WebStorm 的前端开发工具，真的很好用。
Sublime Text
也可以配置成 Python、Go等语言的开发环境，不过现在更多的被我当做临时记事本用。你记录的东西，如果不是主动关闭，就算你不保存，下次开机也不会丢失。
Postman
接口测试神器，方便你通过界面的方式配置各种参数，构造请求体调试你的接口。与之类似的还有个 Postwoman。
iTerm2
一款终端工具，这其实是只有一个人开发和维护的工具，但是非常好用。虽然系统自带的终端已经可以满足工作需要了。
Cyberduck
大黄鸭，如果你经常需要和服务器进行文件传输，又不想总是用命令行的方式，那么大黄鸭肯定是你的首选。
Redis Desktop Manager
Redis 的客户端管理软件，虽然命令方式要掌握，但是客户端的方式会更加直观和方便。
VisualVM
JVM 监控客户端，Java 开发者必备。
Dash
提供了超过200种 API 文档离线版，比如 JDK、Go、Python、swift 等。
学习工具
印象笔记
虽然印象笔记的文档格式着实不太好看，但是关键在于记录方便，而且可以手机、电脑同步，关键是免费版的功能就足够了。我平时记录一些想法或者笔记一直都是用印象笔记。
XMind 或者 MindNode
思维导图工具，免费功能就足够帮我们整理思路了，当然了，如果不想用客户端，可以用百度脑图等在线工具也很方便。
创作工具
平时喜欢写文章的同学要关注一下了。
Typora
这是一款 MarkDown 写作工具，可以自定义样式，我的所有文章都是通过这个工具写的，而且通过自定义的样式，可以直接生成微信公众号的格式。
另外，再推荐一个漂亮的在线 Markdown 编辑器，可以生成非常漂亮的样式，支持生成微信公众号版，还支持一键复制掘金的格式，我在掘金的文章都是用它排版的。
PPT 或者 KeyNote
这个主要是画图，比如我公众号文章里的配图大部分都是用它们画的。
PhotoShop
配图专用，我的公众号题图好多都是用 PS 简单修饰一下。
PDF Export
PDF 编辑工具，可以加页眉、页脚，文档目录等。例如我的 这篇文章里的 PDF 就是用这个工具加的目录。
Mounty for NTFS
这是一个使 NTFS 格式的硬盘支持在 MacOS 下的读写。有的硬盘在 MacOS 下只能读不能写，我经常会把一些数据备份到移动硬盘里，所以必须要向移动硬盘里写数据，这个工具很好的解决了这个问题，而且还是免费的。
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