如果你也在 怎样代写组合学Combinatorics MATH4410这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。组合学Combinatorics是数学的一个领域，主要涉及计数（作为获得结果的手段和目的）以及有限结构的某些属性。主要涉及计数，作为获得结果的手段和目的，以及有限结构的某些属性。它与数学的许多其他领域密切相关，有许多应用，从逻辑学到统计物理学，从进化生物学到计算机科学。
组合学Combinatorics因其解决的问题的广泛性而闻名。组合问题出现在纯数学的许多领域，特别是在代数、概率论、拓扑学和几何学中，以及在其许多应用领域。许多组合问题在历史上被孤立地考虑，对某个数学背景下出现的问题给出一个临时性的解决方案。然而，在二十世纪后期，强大而普遍的理论方法被开发出来，使组合学本身成为一个独立的数学分支。组合学最古老和最容易理解的部分之一是图论，它本身与其他领域有许多自然联系。在计算机科学中，组合学经常被用来获得算法分析中的公式和估计。
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数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Agglomerative single-link algorithm
Given a set of $n$ objects $X=\left{x_1, x_2, \ldots, x_n\right}$, their dissimilarity table, and a threshold value $\lambda \geq 0$.
Rearrange the dissimilarity table in ascending order.
Set $m=0$ and make a completely disjoint clustering of zero level $\mathbf{C}0=\left{\mathcal{C}{0,1}, \mathcal{C}{0,2}\right.$, $\left.\ldots, \mathcal{C}{0, n}\right}$, with 1-element clusters $\mathcal{C}_{0, i}=\left{x_i\right}, i=1, \ldots, n$.
Set $m:=m+1$ and consider the first unused entry, say $d\left(x_k, x_l\right)$ in the dissimilarity table. If $d\left(x_k, x_l\right)>\lambda$, then stop and return the last derived clustering. Otherwise, there are two possibilities.
3-A The 2-element set $\left{x_k, x_l\right}$ is a subset of an existing cluster. Then $\operatorname{skip} d\left(x_k, x_l\right)$ and return to step 3, that is, increase $m$ by 1 .
3-B The objects $x_k$ and $x_l$ belong to different existing clusters, say $x_k \in \mathcal{C}{m-1, a}$ and $x_l \in \mathcal{C}{m-1, b}, a \neq b$. Form a cluster of the $m$ th level as the union $\mathcal{C}{m, 1}=\mathcal{C}{m-1, a} \cup$ $\mathcal{C}_{m-1, b}$, renumber all the other clusters of the $(m-1)$ th level to the $m$ th level, without changing their elements, and return to step 3.
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Hubert’s single-link algorithm
In this and the following sections we consider two well-known algorithms by Hubertthe single-link and complete-link agglomerative clustering algorithms.
Coffee-time browsing
www.psych.uiuc.edu/people/faculty/hubert.html (L. Hubert)
In the preceding section we represented the objects and their dissimilarities by weighted graphs. Since the dissimilarity was defined for each pair of objects, these graphs are complete. Therefore each cluster, as a set of vertices, is represented by a subgraph of the complete graph corresponding to the initial set of objects. Vice versa, each connected subgraph of this complete graph can be viewed as a cluster consisting of the vertices of this subgraph. Therefore, we will freely interchange the language of objects and their collections (clusters) on one hand, and the language of vertices, graphs, and subgraphs, on the other hand.
Hubert [31] gave versions of a single-link algorithm and a complete-link algorithm based on the concept of a threshold graph. Hubert’s single-link algorithm leads to the same clustering as the agglomerative single-link algorithm of the preceding section. In this section we present Hubert’s single-link algorithm in more formal pseudocode form. First of all, more notation is in order.
As before, we denote clustering of the $m$ th level by
$$
\mathbf{C}m=\left{\mathcal{C}{m, 1}, \mathcal{C}{m, 2}, \ldots, \mathcal{C}{m, n_m}\right}, \quad m=0,1,2, \ldots
$$
where $n_m$ stands for the number of clusters contained in the clustering $\mathcal{C}m$ of $m$ th level. In particular, $n_0=n$. After $\mathbf{C}_m$ has been derived, we consider all $\frac{1}{2} n_m\left(n_m-1\right)$ pairwise unions of these clusters $$ \mathcal{C}{m, a} \cup \mathcal{C}{m, b} $$ where $1 \leq a, b \leq n(m), a \neq b$. The union $\mathcal{C}{m, a} \cup \mathcal{C}{m, b}$ contains certain objects, say, the elements $x_i, \ldots, x_j$. Given the union $\mathcal{C}{m, a} \cup \mathcal{C}{m, b}$ for fixed $a$ and $b, a \neq b$, we can form several connected subgraphs of the threshold graph $G(\lambda)$ spanned by these vertices $x_i, \ldots, x_j$. Namely, to derive such a subgraph from two clusters $\mathcal{C}{m, a}$ and $\mathcal{C}{m, b}$, we consider all possible connections of a vertex from $\mathcal{C}{m, a}$ with a vertex from $\mathcal{C}_{m, b}$ using only one edge, called single link.
组合学代写
数学代写|组合学代写COMBINATORICS代考|AGGLOMERATIVE SINGLE-LINK ALGORITHM
给定一组 $n$ 对象 $\mathrm{x}=\backslash$ left $\left{x _1, \mathrm{x} _2, \backslash\right.$ ldots, $\left.\mathrm{x} _n \backslash r i g h t\right}$ ，它们的差异表和阈值 $\lambda \geq 0$.
按升序重新排列差异表。 个元素笏 $\backslash$ mathcal${\mathrm{C}}\left{{0, \mathrm{i}}=\backslash\right.$ left $\left{\mathrm{X} _i \backslash\right.$ right $}, \mathrm{i}=1, \backslash \backslash$ dots, $n$.
放 $m:=m+1$ 并考虑第一个末使用的条目，比如说 $d\left(x_k, x_l\right)$ 在差异表中。如果 $d\left(x_k, x_l\right)>\lambda$ ，然后停止并返回最后派生的聚类。 否则，有两种可能。
3-B 对象 $x_k$ 和 $x_l$ 属于不同的现有集群，比如说 $x_k \in \mathcal{C} m-1, a$ 和 $x_l \in \mathcal{C} m-1, b, a \neq b$. 形成集群的 $m \mathrm{th}$ 级作为联盟
$\mathcal{C} m, 1=\mathcal{C} m-1, a \cup \mathcal{C}_{m-1, b}$, 重新编号的所有其他集群 $(m-1)$ 第级到 $m$ 第 th 层，不改变它们的元素，然后返回步聚 3 。
数学代写|组合学代写COMBINATORICS代考|HUBERT’S SINGLE-LINK ALGORITHM
在本节和接下来的部分中，我们将考虑Hubert 提出的两种著名算法，即单链接和完整链接疑聚聚类算法。 咖罪时间浏览
www.psych.uiuc.edu/people/faculty/hubert.html L. Hubert
在上一节中，我们用加权图表示对象及其差异。由于为每对对象定义了差异性，因此这些图是完整的。因此，每个簇作为一组顶 点，由对应于初始对象集的完整图的子图表示。反之亦然，这个完整图的每个连通子图都可以看作是一个由这个子图的顶点组成的 簇。因此，我们将自由交换对象及其集合的语言clusters一方面，以及顶点、图和子图的语言，另一方面。
休伯特
31
给出了基于阈值图概念的单链接算法和完整链接算法的版本。Hubert 的单链接算法导致与上一节的凝聚单链接算法相同的聚类。在 本节中，我们以更正式的伪代码形式介绍 Hubert 的单链㢺算法。首先，更多的符号是有序的。
和以前一样，我们表示聚类 $m$ 第级
$\backslash$ mathbf ${\mathrm{C}} \mathrm{m}=\backslash$ left $\backslash \backslash$ mathcal${\mathrm{C}}{\mathrm{m}, 1}, \backslash$ mathcal${\mathrm{C}}{\mathrm{m}, 2}, \backslash$ dots, $\backslash$ mathcal${\mathrm{C}}\left{\mathrm{m}, \mathrm{n} _\mathrm{m}\right} \backslash$ right $}, \backslash$ quad m $=0,1,2, \backslash$ dots
在哪里 $n_m$ 代表聚类中包含的簇数 $\mathcal{C} m$ 的 $m$ 第级。尤其， $n_0=n$. 后 $\mathbf{C}m$ 已经导出，我们考虑所有 $\frac{1}{2} n_m\left(n_m-1\right)$ 这些簇的成对并集 $$ \mathcal{C} m, a \cup \mathcal{C} m, b $$ 们考虑一个顶点的所有可能连接 $\mathcal{C} m, a$ 有一个顶点 $\mathcal{C}{m, b}$ 只使用一条边，称为单链㢺。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
