k-means-constrained:K均值聚类-受最小和最大聚类大小限制-源码

python clustering optimization ml

k均值约束 K-均值聚类实现，可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，它可以修改集群分配步骤（EM中的E）。然后，使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并使用这是一种快速的C ++实现）。该软件包的灵感来自。 Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络。已被修改，因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。该代码基于并实现了相同的。参考：安装您可以从PyPI安装k-means-constrained： pip install k-means-constrained 在Python 3.6及更高版本中受支持。例子可以在API文档中找到更多详细信息。 >> > from k_means_constrained import KMeansConstrained >> > i

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 159 个子文件 10.65MB ） k-means-constrained:K均值聚类-受最小和最大聚类大小限制-源码","children":[{"title":"MANIFEST.in 125B ","children":null,"spread":false},{"title":"exceptions.py 1.40KB ","children":null,"spread":false},{"title":"extmath.py 4.14KB ","children":null,"spread":false},{"title":"sparsefuncs.py 2.13KB ","children":null,"spread":false},{"title":"sparsefuncs_fast.pyx 12.68KB ","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"文件过多，未全部展示","children":null,"spread":false}],"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

k-means-constrained:K均值聚类-受最小和最大聚类大小限制-源码

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