K均值 KMeans 算法的 Map Reduce 实现。 该程序在单/多节点 Hadoop 集群上运行，并在 AMazon Elastic Map Reduce 多节点集群上进行了测试。

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网络食品安全问题话题发现的LDA-Kmeans算法

kmeans 分析matlab代码CS 221 最终项目代码 2015 年 12 月 8 日 我的大部分分析都是在 python 中完成的。 请按以下顺序查看代码： 自编码器.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我加载数据，然后使用 Keras 训练各种自动编码器。 我还测试了另一个 python 包 Theanet，但它没有给我想要的那么多控制权。 训练完自动编码器后，我会保存它并将其传输到服务器，在那里我可以执行更重的计算。 Method_pipeline.m。 此 MATLAB 文件加载编码数据和表达式矩阵。 它运行 ADMM (jz_ADMM.m)，在某些点使用收缩算子 (jz_shrink.m)，求解方程。 5 在纸上。 此代码为各种 lambda 输出一系列 U。 分析.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我使用各种函数对 Method_pipeline.m 生成的矩阵执行 kmeans 聚类和可视化 (PCA)。 请参阅代码中的注释以获取更多详细信息。

主要为大家详细介绍了Python实现Kmeans聚类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

集群深度学习 实验室课程“计算机视觉和生物医学的深度学习”-TUM下的项目“用于集群的深度学习”的代码。 取决于numpy ， theano ，烤宽面条， scikit-learn ， matplotlib 。 贡献者 （主管） 相关论文： 该存储库是本文的实现：Elie Aljalbout，Vladimir Golkov，Yawar Siddiqui，Daniel Cremers“通过深度学习进行聚类：分类法和新方法” arxiv： ：//arxiv.org/abs/1801.07648 用法 使用主脚本来训练，可视化集群和/或报告集群指标 python main.py 选项 -d DATASET_NAME, --dataset DATASET_NAME (Required) Dataset on which autoencoder is to be tra

matlab聚类kmeans代码 Algorithm 用Python,Matlab写的一些算法 \ (主目录) 文件名:算法名_功能 DeepLearning 来自吴恩达的深度学习课程 IntelligentAlgorithm 智能算法的代码 粒子群 模拟退火 鱼群算法 MachineLearning 机器学习的一些算法 KMeans聚类算法 Example 自己比赛时用过的算法用例

zip文件包含两个函数：kmedia.mat和isodata.mat，这个函数做了两种聚类方法。 Kmedia 函数执行 k-means 算法，它具有树输入（X 向量、Y 向量和最终簇数）并返回每个簇的元素和每个簇的中心。 Isodata 函数返回相同的结果，但有更多的输入，这是 ISODATA 算法所必需的。 有两个函数，“kmedia”和“isodata”，这些函数执行“k-means”和“ISODATA”的聚类算法。 这些函数将点向量和某些参数作为输入，并返回找到的分组及其质心。

多点路径规划指标电力系统谱聚类 概述 该存储库包含博士学位论文[1]的随附MATLAB代码： Ilya Tyuryukanov，“交流输电网络控制的图形划分算法：发电机慢相干性，有意控制的孤岛效应和二次电压控制”，代尔夫特理工大学，博士学位论文，2020年。 该存储库组织为面向对象的MATLAB工具箱，其中MATLAB类将与不同主题或用例相关的方法组组合在一起。 @BaseIn - MatpowerIn的父类； 它包含一些基本领域，旨在针对超出MATPOWER数据的更广泛的用例。 @MatpowerIn-用于存储和处理MATPOWER中的数据的类。 @GraphUtils-静态类，结合了各种主要用于处理图形矩阵（例如，邻接矩阵或入射矩阵）的方法，也适用于以其他格式表示的图形。 @PFgraph-一个自定义的MATLAB类，用于表示电源系统图。 它的方法与@GraphUtils的方法部分相交，但是需要PFgraph对象作为输入。 @Utils-一个辅助静态MATLAB类，其中包含一些与主要主题没有直接关系的辅助方法。 @PST-静态MATLAB类，其中包含一些与生成器一致性相关的功能。

Cluster_2D_Visualization.m 是一个生成随机（均匀）分布数据点的脚本，运行 kMeans.m 和 MATLAB 的内置 kmeans 函数，测量和比较它们的性能（即计算时间），并可视化最终的集群和数据的分布直方图中聚类中的点。 kMeans.m 实现 k-means（无监督学习/聚类算法）。 技术细节： 初始质心是从所有数据点的集合中随机选择的（每个数据点最多一次）。 停止条件是不对任何集群进行任何更改。 clustering_app.mlapp 打开一个带有 GUI 的应用程序，您可以在其中随机生成数据点并将它们聚类。 您可以重新点击所有按钮以查看点生成和聚类算法中的随机性。 clustering_app.mlappinstall 在 MATLAB 编辑器中安装 MATLAB 应用程序。