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
2022-05-15 10:35:53
15.99MB
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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。
2022-05-12 15:08:18
4.63MB
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kaggle数据集的葡萄酒聚类，对数据进行分析、清洗以及可视化，通过3D图展示聚类后的结果！
2022-05-07 16:43:27
5KB
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无监督文本聚类
使用无监督学习对单词进行聚类的代码这将一段文本作为输入，并使用无监督聚类对每个单词进行聚类。
2022-05-05 23:43:56
5KB
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现有的聚类算法在提取用于聚类时间序列数据的平滑子空间方面很弱。 在本文中，我们提出了一种新的k均值类型平滑子空间聚类算法，称为时间序列k均值（TSkmeans），用于对时间序列数据进行聚类。 提出的TSkmeans算法可以有效地利用时间序列数据集的固有子空间信息来增强聚类性能。 更具体地说，平滑子空间由加权时间戳表示，加权时间戳指示这些时间戳对于聚类对象的相对判别力。 我们工作的主要贡献包括设计一个新的目标函数，以指导时间序列数据的聚类，以及开发新颖的更新规则，以针对平滑子空间进行迭代聚类搜索。 基于综合数据集和五个实际数据集，我们的实验结果证实，在诸如Accuracy，Fscore，RandIndex，和正常的共同信息。
2022-04-27 09:42:40
974KB
1
分层集群java
Java中的凝聚式分层聚类算法的实现。 支持不同的链接方法：
单联动
完整联动
你放什么
将距离矩阵和聚类名称数组以及链接策略传递给聚类算法：
String[] names = new String[] { "O1", "O2", "O3", "O4", "O5", "O6" };
double[][] distances = new double[][] {
{ 0, 1, 9, 7, 11, 14 },
{ 1, 0, 4, 3, 8, 10 },
{ 9, 4, 0, 9, 2, 8 },
{ 7, 3, 9, 0, 6, 13 },
{ 11, 8, 2, 6, 0, 10 },
{ 14, 10, 8, 13, 10, 0 }};
ClusteringAlgorithm alg = new Defaul
2022-04-24 08:21:58
54KB
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关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤：
1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度
2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个
3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度；
4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类
这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程
本资源详细介绍层次聚类的算法
2022-04-13 12:57:19
1.95MB
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稳健的连续聚类
介绍
这是一个MATLAB实现的在下面的纸张（所呈现的RCC和RCC-DR算法）：
Sohil Atul Shah和Vladlen Koltun。 稳健的连续聚类。 美国国家科学院院刊（PNAS），2017。
如果您在研究中使用此代码，请引用我们的论文。
@article{shah2017robust,
title={Robust continuous clustering},
author={Shah, Sohil Atul and Koltun, Vladlen},
journal={Proceedings of the National Academy of Sciences},
volume={114},
number={37},
pages={9814--9819},
year={2017},
publisher={Nati
2022-04-09 22:13:15
42.13MB
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