当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

Python 58同城房价bs4 beautiful soup爬虫获取 room_name room_type room_area room_addr0 room_addr1 room_price房价名称类型面积地址价格等 jieba中文分词 tf-idf向量化 kmeans聚类 浏览器多页爬虫 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘

一种基于线路轨迹的公交站点聚类算法，王进，，随着移动互联网和手机定位技术的发展，出现了越来越多的基于地理位置的服务(LBS),地图数据和公共交通数据是这些应用和服务的数据基

DTWMatlab代码STF_DTW 震源时间函数的DTW聚类。 这些代码用于复制 J. Yin、Z. Li 和 MA Denolle 手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。 手稿已提交给 AGU Advances。 预印本可在此处获得： 对于结果再现，直接在 Matlab 中运行 Main_run_SCARDEC.m 和 Main_run_Simulation.m。 参数设置和详细信息可以在这两个脚本的注释中找到。

matlab系统聚类代码随机对战系列 RandomWarpingSeries（RWS）是用于生成时间序列矢量表示的简单代码，用于时间序列分类，聚类和回归。 该代码是WME中的WME的简单实现（Matlab，Matlab MEX和C的混合）（Wu等人，“随机变形序列：用于时间序列嵌入的随机特征方法”，AISTATS'18）。 我们将有关RWS的更多信息引至以下论文链接：。 先决条件 为了运行此代码，至少有两个必需的工具包。 您需要下载DTW，LibLinear或LibSVM并为您的操作系统（Mac，Linux或Windows）编译相应的MEX文件。 对于DTW： 对于LibSVM：或LibLinear： 对于单变量时间序列数据集，您可以从UCR时间序列集合（）或UEA时间序列集合（）下载一些数据集。 对于多元时间序列数据集，您可以从UCI机器学习存储库（）或您喜欢的应用程序中下载一些数据集。 通常建议先将数据进行Z形式化处理，然后再将其提供给我们的时间序列嵌入代码。 如何运行代码 请注意，为了获得最佳性能，必须搜索超参数DMax，sigma甚至lambda_inverse（用于使用SVM

很好的matlab写的高斯混合模型包，包括聚类回归等等。 有详细的函数功能说明。

将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

基于聚类和神经网络的热轧轧制力综合预报研究，石露露，何飞，为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度，需要对轧制力进行高精度的预报。本文通过理论公式计算出轧制力的近似值，然后

nmf的matlab代码对称NMF用于图聚类 对称非负矩阵因式分解（SymNMF）是一种无监督的图聚类算法，发现了许多用例及其扩展，这些用例涉及生物信息学和基因组研究。 这个Matlab软件包是为以下论文开发的： Da Kuang, Chris Ding, Haesun Park, Symmetric Nonnegative Matrix Factorization for Graph Clustering, The 12th SIAM International Conference on Data Mining (SDM '12), pp. 106--117, 2012. 和日记版本： Da Kuang, Sangwoon Yun, Haesun Park, SymNMF: Nonnegative low-rank approximation of a similarity matrix for graph clustering, Journal of Global Optimization, 62(3):545-574, 2015. 如果发现该代码有用，请引用本文。 问题陈述 S

针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明：改进后的算法稳定，且聚类的准确率达到了92％。