Kmeans聚类分析+python代码

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单细胞测序数据聚类待读文献

拒绝调包，实现机器学习算法聚类算法 适合机器学习算法研究者

包含源码、数据集、实验报告 python实现k-means聚类方法和混合高斯模型，可供学习使用

人工智能 聚类算法 k-means案例 数据降维 聚类并可视化(食物实例)

均值漂移聚类matlab代码使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割 通过训练深度卷积自动编码器，已经从图像中学到了一些有用的功能。 我们使用PCA进行了特征变换。 最后，采用均值漂移聚类算法以无监督的方式对图像进行分割。 EDISON分割：基于EDISON工具箱的图像分割 均值漂移马替代方案：Weizmann马数据集下均值漂移聚类的替代试验 Training BSDS500 ：BSDS 500数据集下的培训网络代码 训练马：Weizmann马数据集下的训练网络代码 可视化PCA功能：可视化PCA转换后的功能 替补：计算图像分割的BSDS测试分数 EDISON matlab接口：用于均值漂移聚类的matlab包装器

混合自动编码器模型 这是D.Zhang的本文混合自动编码器中描述的模型的实现。 用法 python3 src/main.py --input-train tests/clusters_norm_10_train.mat --training-steps 100 --classifier-topology 64 32 16 --num-clusters 3 --autoencoder-topology 64 32 16 8 --input-dim 8 --input-predict tests/clusters_norm_10_test_1.mat --output results.mat --autoencoders-activation tanh tanh tanh tanh usage: Mixture Autoencoder model [-h] [--input-train IN