深入了解消费者购买行为异质性的一种广泛使用的方法是市场细分。 传统的市场细分模型常常忽略消费者行为可能随时间演变的事实。 因此，零售商消耗有限的资源试图为无利可图的消费者提供服务。 本研究调查了科威特国一家中型零售商的增强新近度、频率、货币 (RFM) 分数和消费者终身价值 (CLV) 矩阵之间的整合。 修改后的回归算法调查消费者购买趋势，从销售点数据仓库中获取知识。 此外，本研究应用增强正态分布公式去除异常值，然后采用软聚类模糊 C 均值和硬聚类期望最大化 (EM) 算法对消费者购买行为进行分析。 使用集群质量评估表明，EM 算法的扩展性比模糊 C 均值算法好得多，因为它能够在较小的数据集中分配良好的初始点

针对模糊C均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。

基于深度学习的生物信息学聚类方法 ”期刊的“”中发表的论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码和补充材料。 此仓库将定期更新。 特别是，将添加更完整的Jupyter笔记本。 在本文中，我们回顾了基于深度学习的聚类分析方法，包括网络训练，表示学习，参数优化和制定聚类质量指标。 我们还讨论了在不同的场景（例如生物成像，基因表达聚类）中，基于不同的自动编码器体系结构（例如，香草，变异，LSTM和卷积）的表示学习如何比基于ML的方法（例如，PCA）更有效。 ，以及将生物医学文本聚类。 基于深度学习的无监督/聚类方法，链接到论文和代码 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法，论文链接和代码的列表。 此外，还将列出提出新方法和论文的文章。 敬请期待！ 标题 文章 会议/期刊 代码 卷积自动编码器（DCEC）的深度聚类 ICONIP'2017 用于一致性培训（UDA）的无监督数据增强 Arx

当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

使用 PHA 方法执行快速层次聚类。 该函数将从输入距离矩阵生成层次聚类树 (Z)。 输出 Z 类似于 Matlab 函数“linkage”的输出。 [主要特征] 1.比matlab联动功能更快。 2. 对混合正态分布的集群具有出色的性能。 3. 生成系统发育树的理想工具。 [参考] 永岗路，易湾。 (2013)。 “PHA：基于快速势的分层凝聚聚类方法，”模式识别，卷。 46(5)，第 1227-1239 页。

视频关键帧聚类方法

包含源码、数据集、实验报告 python实现k-means聚类方法和混合高斯模型，可供学习使用

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果，提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点，合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程，避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题；采用遗传聚类优化算法对优选后的特征向量进行聚类划分，并将最终划分结果映射回原始数据。以UCI标准合成时间序列数据与美国区域电网运营商PJM提供的日负荷数据为例，对比分析现有常用聚类算法与所提算法测试结果的聚类有效性指标与形态特征。研究结果表明，所提算法分类效果显著，有较高的聚类质量和算法稳健性，具有工程应用前景。

matlab fcm函数代码聚类 探索聚类方法的项目 背景 该存储库包含Matei关于群集的Rmd讲座。 我还建议您下载Young / Old FlowRepository数据集。 为此： 安装FlowRepositoryR软件包 使用该程序包，检索FR-FCM-ZZGS数据集 查看此git存储库中的代码，以获取有关如何进行质量控制和数据预选门的建议/指导 之后，玩得开心！ 尝试FlowSOM。 考虑一下您自己的聚类和总体识别想法。 寻找在新老受试者之间差异显着的T细胞亚群。 年轻/旧数据集 该数据集由美国纽约州罗彻斯特市的David H. Smith疫苗生物学与免疫学中心罗彻斯特人体免疫学中心创建。 目的是使用SWIFT的竞争性聚类分配方法来测量老年人/年轻人中PBMC亚群之间的差异。 SWIFT是一种非常好的聚类方法，可在MATLAB中实现，如所述。 不幸的是，由于它是在MATLAB（这是一个可商购的系统）中实现的，因此您可能无法自己运行它。 但是，您可以将结果与已发布的SWIFT结果进行比较。 质量控制和门控 此仓库中包含三个包含我的R代码的文件。 yo_utils.R 该文件包

基于matlab实现了输电断面识别的谱聚类方法，使用IEEE39节点系统进行了验证，效果较好，能够直接运行