variantal_bayesian_clusterings：用于脑部MR图像分割的变分贝叶斯算法

帕金森病数据分析 介绍： 说明和文献： 在这项研究中，我们将分析被诊断出患有这种疾病的患者数据。 期望使用来自受试者的语音数据有助于无创诊断的发展。 帕金森氏症（PWP）的人会遭受言语障碍，例如语音障碍（声音使用不良），低音障碍（音量减小），单调（音调范围减小）和构音障碍（声音或音节发音困难）。 因此，我们在此项目中的分析将基于受影响的语音参数。 数据： 该数据集由牛津大学的Athanasios Tsanas和Max Little与美国的10个医疗中心以及英特尔公司合作开发，后者开发了远程监控设备来记录语音信号。 该数据集由一系列生物医学语音测量组成，从42名帕金森氏症早期患者中招募，到远程症状进展监测的远程监测设备的为期六个月的试验。 这些记录会自动记录在患者家中。 数据集中的列包含受试者编号，受试者年龄，受试者性别，自基线募集日期起的时间间隔，运动UPDRS，总UPDRS和16

性能指数聚类国家 根据各种绩效指标使用K均值聚类对国家进行分组

som matlab代码K均值聚类 Matlab中的K均值聚类算法在本节中，目的是在Matlab中使用聚类算法，并发现自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵拓扑分类成类，从而提供对花朵类型的深入了解和有用的工具进行进一步分析。 自组织图神经网络可以将鸢尾花按拓扑分类成类，从而提供对花朵类型的深入了解以及进一步分析的有用工具。 SOM是（1）竞争性学习人工神经网络（ANN）（2）地图的每个单元都减少相同的输入。 （3）单元竞争选择（4）修改所选节点及其邻居。 文件中包含用于检测人脸的matlab代码。

层次聚类算法描述

R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型（msClustering），使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans（K平均值）不同，我们没有定义聚类的数量，该算法处理这种分类。

Sparse Subspace Clustering基于人脸分割的子空间聚类的原始代码。

稀疏子空间聚类算法的Python实现 稀疏子空间聚类是一种基于稀疏表示理论的技术的子空间聚类算法。 有关更多信息，请参见。 此实现基于提供的 。 要求-numpy，scipy，sklearn，cvxpy。 经过Python 3测试。 可以从安装cvxpy python软件包。 从SSC.py开始探索。 此文件中的SSC_test()方法提供了子空间群集的基本示例。 运行： python SSC.py 注意：此代码已投入大量精力。 如果您决定使用此代码，我非常感谢的电子邮件。

EDA和ML项目 存储库包含各种项目，这些项目都使用R语言编写了以下代码： 探索性数据分析 机器学习模型（线性回归，逻辑回归，k均值聚类，分层聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，XGBoost） 以下是一些常用的程序包/库的列表，这些程序包/库被用作数据分析和构建机器学习模型的一部分 数据处理： dplyr，plyr，tidyr，stringer，data.table，lubridate（用于日期处理）， 数据可视化： ggplot2，cowplot，ggthemes，比例 ML模型： randomForest，caret（用于数据拆分，交叉验证，预处理，特征选择，变量重要性估计等） 推荐模型： re荐 文本挖掘： tm，tidyverse

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