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  • jquery树状图

    2017-08-24 12:10:28
    jquery树状图
  • 树状图样式

    2014-09-10 10:19:21
    树状图样式,新手制作。树状图样式,新手制作。树状图样式,新手制作
  • java树状图demo

    2019-03-22 14:53:56
    java h5 树状图结构
  • 树状图插件

    2014-08-07 11:27:49
    树状图插件,直接引用插件,方便快捷的制作树状图
  • R 树状图画法

    2021-01-14 11:28:38
  • 动态树状图

    2014-07-25 10:42:44
    html动态生成树状图;
  • 简单树状图

    2018-08-06 16:41:23
    使用jquery+html实现简易的树状图,方便展示。主要用户后台的数据展示和职位展示。
  • flex 树状图

    2013-10-18 14:56:26
    flex 做的一个树状图 图例清新 结构清晰
  • 用户关系树状图.zip

    2021-04-11 15:07:57
    实现用户邀请关系树状图,echarts基础 html js css 文件
  • 本文是小编根据bootstrap的折叠设计的树状图显示效果,只有二级显示,可以用在简单的目录等。对实现代码感兴趣的朋友可以参考下本
  • 每个人都喜欢极地树状图。 它们为您留出了更多的空白空间,以充斥注解和图调情。 这是我在R中的尝试。 有关更多信息,请访问。 这个包本质上只是提供了一种可视化hclust对象的好方法。 如果您想要更大,更系统的...
  • bootstrap树状图

    千次阅读 2016-11-24 11:54:44
    bootstrap树状图列表
    • 这是我根据bootstrap的折叠设计的树状图显示,只有二级显示,可以用在简单的目录等
    • 右端可以再次修改,显示为滑动块

    这里写图片描述
    - 引用部分

    <meta charset="utf-8" />
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    <title>@ViewBag.Title - 绩效管理系统</title>
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    </div>
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  • 树状图tree

    2017-09-04 10:27:01
    /* * Fuel UX Spinner * https://github.com/ExactTarget/fuelux * Improved by keenthemes for metronic theme ... * Licensed under the MIT license. */ bootstrap推出的一个框架中的树状图js为混淆版
  • 聚类树状图_聚集聚类和树状图-解释

    千次阅读 2020-08-08 19:33:52
    聚类树状图Agglomerative Clustering is a type of hierarchical clustering algorithm. It is an unsupervised machine learning technique that divides the population into several clusters such that data ...

    聚类树状图

    Agglomerative Clustering is a type of hierarchical clustering algorithm. It is an unsupervised machine learning technique that divides the population into several clusters such that data points in the same cluster are more similar and data points in different clusters are dissimilar.

    聚集聚类是一种层次聚类算法。 这是一种无监督的机器学习技术,可将总体分为多个集群,以使同一集群中的数据点更加相似,而不同集群中的数据点则彼此不同。

    • Points in the same cluster are closer to each other.

      同一群集中的点彼此靠近。
    • Points in the different clusters are far apart.

      不同聚类中的点相距很远。
    Image for post
    (Image by Author), Sample 2-dimension Dataset
    (作者提供的图像),样本2维数据集

    In the above sample 2-dimension dataset, it is visible that the dataset forms 3 clusters that are far apart, and points in the same cluster are close to each other.

    在上面的示例二维数据集中,可以看到该数据集形成了3个彼此相距很远的群集,并且同一群集中的点彼此靠近。

    聚集集群背后的直觉: (The intuition behind Agglomerative Clustering:)

    Agglomerative Clustering is a bottom-up approach, initially, each data point is a cluster of its own, further pairs of clusters are merged as one moves up the hierarchy.

    聚集式聚类是一种自下而上的方法,最初,每个数据点都是其自身的一个聚类,随着一个聚类上移,将进一步合并成对的聚类。

    聚集聚类的步骤: (Steps of Agglomerative Clustering:)

    1. Initially, all the data-points are a cluster of its own.

      最初,所有数据点都是其自身的集群。
    2. Take two nearest clusters and join them to form one single cluster.

      选取两个最近的群集,并将它们合并为一个群集。
    3. Proceed recursively step 2 until you obtain the desired number of clusters.

      递归地执行步骤2,直到获得所需的群集数量。
    Image for post
    1st Image: All the data point is a cluster of its own, 第一个图像:所有数据点都是其自己的一个群集, 2nd Image: Two nearest clusters (surrounded by a black oval) joins together to form a single cluster. 第二个图像:两个最近的群集(由黑色椭圆形包围)连接在一起形成一个群集。

    In the above sample dataset, it is observed that 2 clusters are far separated from each other. So we stopped after getting 2 clusters.

    在上面的样本数据集中,观察到2个聚类彼此分离。 因此,我们在获得2个簇之后就停止了。

    Image for post
    (Image by Author), Sample dataset separated into 2 clusters
    (作者提供的图像),样本数据集分为2个类
    Image for post

    如何加入两个集群以形成一个集群? (How to join two clusters to form one cluster?)

    To obtain the desired number of clusters, the number of clusters needs to be reduced from initially being n cluster (n equals the total number of data-points). Two clusters are combined by computing the similarity between them.

    为了获得所需的群集数量,需要将群集数量从最初的n个群集减少(n等于数据点的总数)。 通过计算两个群集之间的相似度将它们组合在一起。

    There are some methods which are used to calculate the similarity between two clusters:

    有一些方法可用于计算两个聚类之间的相似度:

    • Distance between two closest points in two clusters.

      两个群集中两个最近点之间的距离。
    • Distance between two farthest points in two clusters.

      两个群集中两个最远点之间的距离。
    • The average distance between all points in the two clusters.

      两个群集中所有点之间的平均距离。
    • Distance between centroids of two clusters.

      两个簇的质心之间的距离。

    There are several pros and cons of choosing any of the above similarity metrics.

    选择上述相似性指标中的任何一个都有其优缺点。

    凝聚集群的实现: (Implementation of Agglomerative Clustering:)

    (Code by Author)
    (作者代码)

    如何获得最佳的簇数? (How to obtain the optimal number of clusters?)

    The implementation of the Agglomerative Clustering algorithm accepts the number of desired clusters. There are several ways to find the optimal number of clusters such that the population is divided into k clusters in a way that:

    聚集聚类算法的实现接受所需聚类的数量。 有几种方法可以找到最佳数目的聚类,以便按以下方式将总体分为k个聚类:

    Points in the same cluster are closer to each other.

    同一群集中的点彼此靠近。

    Points in the different clusters are far apart.

    不同聚类中的点相距很远。

    By observing the dendrograms, one can find the desired number of clusters.

    通过观察树状图,可以找到所需数目的簇。

    Dendrograms are a diagrammatic representation of the hierarchical relationship between the data-points. It illustrates the arrangement of the clusters produced by the corresponding analyses and is used to observe the output of hierarchical (agglomerative) clustering.

    树状图是数据点之间层次关系的图形表示。 它说明了由相应分析产生的聚类的排列,并用于观察分层(聚集)聚类的输出。

    树状图的实现: (Implementation of Dendrograms:)

    (Code by Author)
    (作者代码)

    Download the sample 2-dimension dataset from here.

    此处下载示例二维数据集。

    Image for post
    Left Image: Visualize the sample dataset, 左图像:可视化示例数据集, Right Image: Visualize 3 cluster for the sample dataset 右图像:可视化示例数据集的3个簇

    For the above sample dataset, it is observed that the optimal number of clusters would be 3. But for high dimension dataset where visualization is of the dataset is not possible dendrograms plays an important role to find the optimal number of clusters.

    对于上面的样本数据集,可以观察到最佳数目的聚类将是3。但是对于高维数据集,无法可视化该数据集,树状图对于找到最佳数目的聚类起着重要的作用。

    如何通过观察树状图找到最佳聚类数: (How to find the optimal number of clusters by observing the dendrograms:)

    Image for post
    (Image by Author), Dendrogram for the above sample dataset
    (作者提供的图像),上述示例数据集的树状图

    From the above dendrogram plot, find a horizontal rectangle with max-height that does not cross any horizontal vertical dendrogram line.

    从上面的树状图中,找到最大高度不与任何水平垂直树状图线交叉的水平矩形。

    Image for post
    Left: Separating into 2 clusters, 左:分为2个类, Right: Separating into 3 clusters 右:分为3个类

    The portion in the dendrogram in which rectangle having the max-height can be cut, and the optimal number of clusters will be 3 as observed in the right part of the above image. Max height rectangle is chosen because it represents the maximum Euclidean distance between the optimal number of clusters.

    在树状图中可以切割出具有最大高度的矩形的部分,并且如上图右侧所示,最佳簇数将为3。 选择最大高度矩形是因为它代表最佳簇数之间的最大欧几里得距离。

    结论: (Conclusion:)

    In this article, we have discussed the in-depth intuition of the agglomerative hierarchical clustering algorithm. There are some disadvantages to the algorithm that it is not suitable for large datasets because of the large space and time complexities. Even observing the dendrogram to find the optimal number of clusters for a large dataset is very difficult.

    在本文中,我们讨论了聚集层次聚类算法的深入直觉。 由于存在较大的空间和时间复杂性,该算法存在一些缺点,不适用于大型数据集。 即使观察树状图以找到大型数据集的最佳聚类数也非常困难。

    Thank You for Reading

    谢谢您的阅读

    翻译自: https://towardsdatascience.com/agglomerative-clustering-and-dendrograms-explained-29fc12b85f23

    聚类树状图

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  • 利用线程池拷贝大目录文件,树状图显示文件结构 执行程序,有三个功能选择 1. 拷贝文件(可指定类型拷贝),可显示进度,百分比,已用时间,文件总大小等。 2. 树状图显示目录 结构 3. 3.退出程序
  • 树状图,监听到点击每一个树状图,listview虚线显示,使用fragment分页显示。
  • 一、刚学习项目里就有使用到树状图这个功能,树状图这个功能是要用到插件才能做的,我目前发现有两个插件的样式是比较好看的,一个是Layui里面自带的树组件,不过它的文档写的挺少的,而且看不懂;另一个是jquery的...

    一、刚学习项目里就有使用到树状图这个功能,树状图这个功能是要用到插件才能做的,我目前发现有两个插件的样式是比较好看的,一个是Layui里面自带的树组件,不过它的文档写的挺少的,而且看不懂;另一个是jquery的zTree_v3插件也是我现在要说的插件,它的配套文档写的挺多的,但是呢,好吧依然看不懂。

    在这里插入图片描述

    二、在经历了不断上网查找方法和不断地询问同学后,差不多花了一个星期才把它的增删查改的功能完成。虽然插件配套的案例它里面也有可以实现增改删的功能,但那些都是静态的样式基本上是写死了,要实现动态的修改就必须和数据库交互。

    数据库设计样式

    在这里插入图片描述

    三、数据生成树型

    1、首先在控制器查询分类表,查询的方法就是个单表的查询,查询出数据后,再分别把主键id、名称、父id 给到 id、name、pId 里面去。注意!插件只认这三个值名称写错都不行。

    在这里插入图片描述

    2、然后页面再通过下面的方法给树赋值,并且生成树型。我之前写的用json提交的方式会有一个异步的问题,它的有些功能就有时会比它先运行,这就出现了功能时有时无的现象,这并不是我们所希望的,在这里时就要把异步去掉

    3、后面的就是默认加载时展开选择的方法,后面修改时回填可以把默认选择的id号改成一个变量,再从其他地方获取到值也是可以的

    $(document).ready(function () {
                $.ajax({
                    url: "/ClienteleManagement/Client/Classification",
                    data: { ProjectId: "@ViewBag.ProjectId" },
                    type: "post",
                    dataType: "json",
                    async: false,
                    success: function (data) {
                        $.fn.zTree.init($("#treeDemo"), setting, data);//实现加载树的方法
                    }
                })
                //默认选中树形图的节点
                var treeObj = $.fn.zTree.getZTreeObj("treeDemo");
                var nodes = treeObj.getNodes();
                if (nodes.length > 0) {
                    var node = treeObj.getNodeByParam("id", 1);//默认选择的id号 1
                    if (node) {
                        treeObj.selectNode(node);
                    }
                }
    //全部展开树形节点 不写则只展开到选择的id号
                treeObj.expandAll(true);
            });
    
    
    
    展开全文
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