CNN：一个用于通用邻域聚类和核心集马尔可夫状态模型估计的Python程序包-源码

共同近邻（CNN）聚类 笔记 该项目目前处于Alpha状态。 将来可能会更改实现。 检查示例和文档以获取最新信息。 集群 所述cnnclustering Python包提供了一个灵活的接口聚类算法使用C ommon-Ñearest-Ñeighbours。 虽然该方法可以应用于任意数据，但此实现是在“分子动力学”模拟的处理轨迹背景之前完成的。 在这种情况下，聚类结果可以作为构建核心集马尔可夫状态（cs-MSM）模型的合适基础，以捕获潜在分子过程的基本动力学。 有关用于cs-MSM估计的工具，请参考此单独的。 该软件包提供了一个主要模块： cnnclustering ：（等级）共同近邻聚类和分析 特征： 灵活：可以对不同输入格式的数据集进行聚类。 易于与外部方法连接。 方便：功能集成，在分子动力学的背景下非常方便。 快速：核心功能使用Cython。 请参考以下论文以获得科学背景（如