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层次分析matlab代码PCA 使用Matlab进行空间主成分分析（SPCA 1.1）：Tarik Benkaci＆N. Dechemi（2020）注：该软件包使用Pearson的相关系数计算PCA，此外（SPCA 1.1）还通过三种方法对观测值进行聚类：KNN， K均值和层次聚类。 根据您的语言：法语或英语，如果要英语版本，请转到example_eng_2.m代码并运行：然后代码显示：数据的“变量的基本特征”：和pca的计算：相关矩阵（使用c.pearson ）并计算特征向量和特征值。 在第二部分中：该代码显示pca的主要结果。 该软件包根据以下三种方法显示变量的聚类：KNN，K-means和分层聚类（HC）

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混凝土结构在施工与使用的过程中易产生各种形式的裂缝,由此会产生诸多安全问题。传统的人工安全检测方法,不仅耗费财力和时间,而且无法保障其检测精度。为了提高混凝土表面裂缝的识别效率,提出了一种基于卷积神经网络结合聚类分割的识别方法,实现了对较复杂背景下混凝土表面裂缝图像的准确识别。研究结果显示,该方法不仅能够高效地分类,还能够高精度地对较复杂背景下的裂缝进行识别,这为降低混凝土表面裂缝识别的工作量、维护混凝土结构,对其进行安全检测提供了理论依据,同时也为以后更高精度和更复杂条件下的裂缝识别研究提供了一些参考。

matlab聚类的代码在线SVR 方法改编自马俊水，James Theiler和Simon Perkins的论文“准确的在线支持向量回归”。 该代码本质上是Francesco Parrella的MATLAB代码的Python重写。 包括一个未记录的应用程序，用于在流量中预测群集大小。 用于卡内基梅隆大学机器人技术的16-831统计技术中的小组项目。

自动化数据科学 这个django专案有多个应用程式： regml-回归问题 classml-分类问题 clustml-聚类问题 superml-深度学习问题 该Web应用程序的最终目标是能够分析提供的数据集并从最常用的模型中推荐最佳的ML模型。 这全都取决于您的机器学习问题。 该工具将执行所需的任何数据预处理-数据清理，特征提取，规范化等。它将可视化数据并查看特征之间的关系。 最终用户只需输入很少的内容，就可以分别处理数字，分类和日期时间功能。 这听起来不令人兴奋吗？ REGML-回归ML 该应用程序旨在帮助数据科学家分析回归数据集并推荐最佳ML模型。 数据应以csv / txt格式提供，并且列数或其格式没有限制。 它接受数字，类别或数据列类型。 Please note that the quality of the analysis is as good as the data

“共享经济”的概念迅速普及，共享汽车也随之悄然进入了人们的视野。这些共享汽车平台也像共享单车的发展模式，率先在北京、上海、广州等大型城市布局，虽然各家平台投放车辆以及网点的数量有多有少，但均已在市场上引起一定反响。共享汽车的出现为人们的生活带来方便快捷，但新事物的诞生还是需要和社会实际情况不断的磨合相适应。研究共享汽车的位置分布及调度模型是十分重要的。 针对该城市的共享汽车使用分布情况，利用附件中已知的时间，经纬度这些位置和停车点信息数据得到共享汽车的位置分布信息（图5），用K均值聚类的方法对位置进行聚类，建立了共享汽车的位置信息分布聚类模型，得到共享汽车的停车点进而得到在7聚类中心和20聚类中心下共享汽车的分布情况（图6，图7）。 针对共享汽车使用情况的预测，以输入为车辆的经纬度信息和车辆数，输出为共享汽车的使用情况，采用Bp神经网络对共享汽车的使用情况预测，建立了一个三输入的BP神经网络共享汽车使用预测模型，得到了共享汽车的经纬度信息以及对应的车辆数目预测（部分数据见表5）。 针对共享汽车的调度方案，以BP神经网络共享汽车使用预测模型和实际信息为基础，采用可变惯性权重的粒子群算法，

NTSYS是一个聚类分析的软件，可以用来分析RFLP，RAPD等电泳带型，也可用于微生物群落多样性的相似性分析