C2MON：CERN控制和监视平台 CERN控制和监视平台（C2MON）是一个异构数据采集和监视框架。 它包含许多有用的功能，例如历史指标的持久性和浏览，命令执行和警报。 它可以适合于构建许多不同类型的监视和控制系统或完整的SCADA应用程序。 文献资料 请参阅当前。 问题跟踪 所有C2MON问题都在系统中进行跟踪和维护。 或者，您可以发送电子邮件至 。 发行说明 请查看文件。 下载最新的稳定服务器tarball 可以从下载C2MON服务器压缩文件 请也检查以找出最新的稳定发行版本。 从源头建造 C2MON使用基于的构建系统。 在下面的说明中，。/ ./mvnw是从源树的根调用的，并用作构建的跨平台，自包含的引导程序机制。 先决条件 和 确保您的JAVA_HOME环境变量指向从JDK下载中提取的JDK 11文件夹。 集成开发环境 为了减少样板代码，我们使用了最新的 ，需要中进行才能编译项目。 查看来源 git clone git@github.com:c2mon/c2mon.git 编译和测试； 生成所有jar，分发tarball和文档 ./mvnw package 贡献 欢迎

聂大佬的聚类代码【自适应近邻聚类代码】

这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。十分适合作为课程作业或是课程汇报。 06_基于K-means聚类算法的图像分割，适合本科或部分研究生课程设计。 涉及到机器学习相关内容。 #2021#图像分割#

该项目使用不同的聚类算法和距离度量实现智能电表数据集的时间序列聚类原型，以更好地了解智能电表在不同集群之间的分布。

有源码，有文件

两种算法的比较，有数据文件，有源码文件供参考，可直接用

A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm

k-means(k均值)算法的python代码实现，可以显示聚类效果与聚类的迭代次数，初学者使用更方便。

kmeans 图像聚类 c#实现 完整工程

Mean-shift MATLAB code.简单易用。当前比较流行的聚类方法