莱德纳尔格 该软件包在C++实现了Leiden算法，并将其公开给python 。 它依靠(python-)igraph来起作用。 除了实现的相对灵活性外，它还可以很好地扩展，并且可以在数百万个节点的图形上运行（只要它们可以容纳在内存中即可）。 核心功能是find_partition ，它使用Leiden算法查找最佳分区，它是Louvain算法对于许多不同方法的扩展。 当前实现的方法是（1）模块化 ，（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt和Bornholdt模型，（3）恒定Potts模型（CPM） ， （4）重要性 ，最后（5）惊奇 。 另外，它支持多路复用分区优化，允许在例如负面链接或多个时间片上进行社区检测。 有可能仅部分优化分区，以使某些社区分配保持固定 。 它还为二分图上的社区检测提供了一些支持。 有关更多信息，请参见。 安装 简而言之： pi

颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和

光谱聚类MATLAB 这是使用MATLAB进行频谱聚类的直观实现。 您可以轻松地完成使用Scikit，了解类似的API（光谱clutsering和其他人之间的比较是频谱聚类分析）。 有关频谱聚类的更多详细信息，您可以阅读以下参考文献或我们撰写。 （GPU加速版即将推出...） 入门 克隆此仓库并运行main.m以查看演示 使用细节 指定数据矩阵X和标签向量y，或获取内置数据 [X, y] = make_digits_dataset(300, true, false); 00examples, balance, no shuffle 在此项目中，我们提供6个数据集，包括3个玩具和3个

这是一篇在2015年发表的论文，英文题目为Time-series clustering – A decade review。这篇文章作者着重介绍了时序聚类的组成部分，同时也列举出组成部分的各大著名方法

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时间序列聚类以及动态时间规整（DTW）距离的优化 具有各种策略的时间序列聚类以及针对动态时间规整（DTW）距离及其对应的下限（LB）的一系列优化。 既有传统聚类算法的实现，也有更新的过程，例如k-Shape和TADPole聚类。 使用自定义距离度量和质心定义可以轻松扩展功能。 此软件包中实现的许多算法都是专门为DTW量身定制的，因此得名。 但是，主要的聚类功能很灵活，因此可以直接使用时间序列或通过应用适当的转换，然后在结果空间中进行聚类，来测试许多不同的聚类方法。 软件包中包含的其他实现为DTW提供了一些替代方案。 想要查询更多的信息： （附录中带有示例） 实作 分区，层次和模糊聚类 k形聚类 基于形状的距离 时间序列的形状提取 TADPole聚类 DTW的优化版本 Keogh和Lemire的DTW下限 全局对齐内核（GAK）距离 DTW重心平均 软DTW（距离和质心） 一些多变量支

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