Learning with Hypergraphs: Clustering, Classification, and EmbeddingDengyong Zhou†, Jiayuan Huang‡, and Bernhard Schölkopf§ †NEC Laboratories America, Inc.4 Independence Way, Suite 200, Princeton, NJ 08540, USA ‡School of Computer Science, University of WaterlooWaterloo ON, N2L3G1, Canada §Max Planck Institute for Biological CyberneticsSpemannstr. 38, 72076 Tübingen, Germany {dengyong.zhou, jiayuan.huang, bernhard.schoelkopf}@tuebingen.mpg.deAbstractWe usually endow the investigated objects wi

点聚类matlab代码约束聚类 这是包含一组聚类算法的MATLAB代码。 此代码的一部分用于模拟工作中的实验。 此外，还有可用代码的约束聚类算法列表。 如何运行： 要查看玩具数据的输出，请转到目录experiment ，然后运行脚本experiment_toy.m 。 您应该能够看到以下输出，以及其他一些输出： 您也可以运行脚本experiment_uci.m来查看UCI数据集上算法的输出。 该包装的结构 代码结构如下： 在某些时候， algorithms包含了我们已经研究/实验过的算法。 这些代码中有许多是从某个地方下载的，并且直接包含在其中（或进行了很小的修改）。 其中一些算法的文件夹内包含README.md ，该文件解释了它们的下载位置以及可能的修改/扩展。 请注意，并非所有这些算法都在评估脚本中使用（由于不稳定，运行缓慢或与我们的目的不兼容）。 也就是说，您始终可以将它们添加到脚本中并使用它们。 data ：UCI数据+玩具数据 distance ：我们在多种算法中使用的一些距离度量。 experiment ：用于在数据集上运行算法的脚本。 metrics ：包含我们使用的评估

Trajectory_Clustering 应用时空数据挖掘技术来执行轨迹聚类

Users_Clustering 根据用户的行为模型，使用k-means算法对用户进行聚类

Python实现 目的 使用差距统计量动态识别数据集中建议的聚类数量。 在笔记本上使用完整的例子 安装： 出血边缘： pip install git+git://github.com/milesgranger/gap_statistic.git PyPi： pip install --upgrade gap-stat 使用Rust扩展名： pip install --upgrade gap-stat[rust] 卸载： pip uninstall gap-stat 方法： 该程序包提供了几种方法，可根据 （Tibshirani等人）中介绍的Gap方法，协助选择给定数据集的最佳簇。 所实现的方法可以使用一系列提供的k个值对给定的数据集进行聚类，并为您提供统计信息，以帮助您为数据集选择正确的聚类数。 三种可能的方法是： 取k最大化针对每个k计算的Gap值。 但是，这并非总是可能的，因为对于许多数据集，此值是单调增加或减少的。 取最小的k ，使得Gap（k）> = Gap（k + 1）-s（k + 1）。 这是Tibshirani等人建议的方法。 （有关详细信息，请咨询本文

文本聚类 文本聚类的一种实现，使用 k-means 进行聚类，并使用作为距离度量。 等等，什么？ 基本上，如果您有一堆文本文档，并且您想按相似性将它们分成 n 个组，那么您很幸运。 例子 为了测试这一点，我们可以查看test_clustering.py ： from vectorizer import cluster_paragraphs from random import shuffle text1 = """Type theory is closely related to (and in some cases overlaps with) type systems, which are a programming language feature used to reduce bugs. The types of type theory were created to avo

k-均值聚类和层次聚类 电影评分的k均值聚类 层次聚类

这是一篇介绍谱聚类方法的书，主要涉及到谱聚类的原理，过程以及证明。英文版。

非迭代算法进行聚类，效果明显！颠覆了传统聚类算法的迭代圈圈.

很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该分解过程的约束使得每个视角在分解过程趋向一致的结果。主要的问题是如何保持聚类结果在不同视角的是有意义和可比较的。为了解决这个问题，我们基于NMF和PLSA的关系设计了一个新型的高效归一化策略。几个数据集上的实验结果表明了我们方法的可靠性。