蛋白质定位位点的分析是生物信息学中的重要任务。在具有多个指标/特征的基于酵母蛋白质测量数据的众多研究方法中，预测酵母蛋白质定位位点是一个有前途的领域。为了反映这些特征对预测任务的不同贡献，提出了一种基于加权特征集合（WFE）的聚类算法，以基于收集的酵母蛋白质定位数据预测酵母蛋白质定位位点。 WFE过程首先为特征分配不同的权重，然后对结果进行计算和呈现以获得最佳结果。对基于WFE的算法和其他几种基于加权特征思想的聚类算法的实验结果表明，我们的新算法在准确性和稳定性方面均优于其他特征加权类型算法。

欢迎。 该存储库包含基于Matlab的“ GBK-means聚类算法的实现：基于讨价还价博弈的K-means算法的改进”。 在该存储库中，提供了GBK-means聚类算法的源代码，并将其与两种众所周知的聚类算法K-means和Fuzzy cmeans进行比较。 关于通用有效性指标，已经对人工和现实世界的数据集进行了比较。 提出的方法是一种新的机制，用于解决集群中心相互竞争以吸引最多数量的相似对象或实体进入其集群的集群分析问题。

CHAMELEON A Hierarchical Clustering Algorithm ：变色龙的层次聚类算法.ppt

noma_dl_sim noma_dl_sim用于集群和配对算法。

莱德纳尔格 该软件包在C++实现了Leiden算法，并将其公开给python 。 它依靠(python-)igraph来起作用。 除了实现的相对灵活性外，它还可以很好地扩展，并且可以在数百万个节点的图形上运行（只要它们可以容纳在内存中即可）。 核心功能是find_partition ，它使用Leiden算法查找最佳分区，它是Louvain算法对于许多不同方法的扩展。 当前实现的方法是（1）模块化 ，（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt和Bornholdt模型，（3）恒定Potts模型（CPM） ， （4）重要性 ，最后（5）惊奇 。 另外，它支持多路复用分区优化，允许在例如负面链接或多个时间片上进行社区检测。 有可能仅部分优化分区，以使某些社区分配保持固定 。 它还为二分图上的社区检测提供了一些支持。 有关更多信息，请参见。 安装 简而言之： pi

光谱聚类MATLAB 这是使用MATLAB进行频谱聚类的直观实现。 您可以轻松地完成使用Scikit，了解类似的API（光谱clutsering和其他人之间的比较是频谱聚类分析）。 有关频谱聚类的更多详细信息，您可以阅读以下参考文献或我们撰写。 （GPU加速版即将推出...） 入门 克隆此仓库并运行main.m以查看演示 使用细节 指定数据矩阵X和标签向量y，或获取内置数据 [X, y] = make_digits_dataset(300, true, false); 00examples, balance, no shuffle 在此项目中，我们提供6个数据集，包括3个玩具和3个

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模糊C均值算法 类型：聚类算法 使用的数据集：虹膜数据集 要求： Google colab或jupyter笔记本 套餐： 熊猫-https: numpy- //numpy.org/install/ Matplotlib- //matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn- //scikit-learn.org/stable/install.html 涉及的步骤： 打开“ fuzzy_c_means_algorithm_implementation.ipynb”文件。您可以在Google colab上或通过jupyter笔记本打开它。 如果您使用的是Jupyter笔记本，请安装上述必需的软件包。 在google colab或jupyter Notebook中打开文件后，运行所有单元格并查看输出。 观察图以了解算

多视图光谱聚类算法 该存储库包含用于7种多视图光谱聚类算法（和单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，用于在我们的ICDM论文“”中进行比较。 一些算法的代码是从原始论文作者的网站上收集的，后来由我们修复和优化。 有关这些算法的详细信息，请参阅我们的论文（文件夹名称对应于本文中算法的缩写，即AASC，AWP，CoReg，MCGC，MVGL，RMSC和WMSC ）。 在这些文件夹中的每个文件夹中，都有一个用于算法的主文件xxx_main.m ，其中xxx是算法名称。 有关7种多视图光谱聚类算法和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文为： Huang等人，2012年。光谱聚类的亲和力聚合 Nie等人，2018年。通过自适应加权Procrustes进行多视图聚类 Kumar等人，2011年。共规化多视图光谱聚类 Zhan等人，2018年。多视图共识图聚类 Zhan等人，2017年。图学习用于多