ICOT 的安装和实施指南，一种基于Julia的可解释聚类算法_julia_代码_下载

julia 算法

这是 Dimitris Bertsimas、Agni Orfanoudaki 和 Holly Wiberg 的论文“可解释的聚类：一种优化方法”的聚类算法的文档库。这种方法 ICOT 的目的是生成可解释的基于树的聚类模型算法指南在数据集上运行算法的主要命令X是可以引用与数据集关联的某些数据分区。被定义为具有以下参数的对象：ICOT.fit!(learner, X, y);ylearnerICOT.InterpretableCluster() criterion：定义用于训练ICOT算法的内部验证标准。该算法接受选项:dunnindex（Dunn 1974）和:silhouette（Rousseeuw 1987）。 ls_warmstart_criterion：定义用于创建热启动初始解决方案的内部验证标准。参数提供了相同的选项criterion。 kmeans_warmstart：提供了一个热启动解决方案来初始化算法。详细信息在论文的第 3.3.2 节中提供。它可以作为输入:none,:greedy和:oct。OCT 选项使用用户选择的标签（即来自 K-means）来拟合最优分类

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 3 个子文件 5KB ） ICOT 的安装和实施指南，一种基于Julia的可解释聚类算法_julia_代码_下载","children":[{"title":"ICOT-Example-main","children":[{"title":"data","children":[{"title":"ruspini.csv 1.08KB ","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"src","children":[{"title":"runningICOT_example.jl 3.88KB ","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"README.md 5.11KB ","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

ICOT 的安装和实施指南，一种基于Julia的可解释聚类算法_julia_代码_下载

文件下载

资源详情

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载