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spectral-0.2.tgz
- 谱聚类。 很好用的人工智能算法-Spectral clustering. Good use of artificial intelligence algorithms
python-cure-implementation-master
- Python实现的cure聚类算法和K-means算法(python-cure-Kmeans-implementation)
Kmeans
- 用Python语言实现的大规模数据聚类,附实验报告(Large-scale data clustering with Python language, with experimental reports)
kmeans
- 对数据和图像进行聚类分析,k-means聚类方法多应用于模式识别,人工智能,机器学习等方面(Clustering analysis of data and images, K-means clustering method should be used in pattern recognition, artificial intelligence, machine learning and so on)
SOMPY-master
- som自组织神经网络聚类算法的python实现(Implementation of SOM clustering algorithm based on Python)
模式识别 聚类
- 模式识别作业,两种聚类算法kmeans,dbscan,python算法(pattern recognition homework)
K-means&DBSCAN
- python实现K-means聚类算法和DBSCAN算法,都是最简单的聚类(Python implements k-means clustering algorithm and DBSCAN algorithm, which are the simplest clustering)
Kmeans
- python语言实现kmeans聚类,机器学习算法(Kmeans clustering in Python language)
plot_classifier_comparison
- 基于Pythoon的数值聚类分类算法,基于Python的三维立体点的空间最近邻分类(This example shows the effect of imposing a connectivity graph to capture local structure in the data. The graph is simply the graph of 20 nearest neighbors. Two consequences of
DBSCAN聚类
- Python密度聚类 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别。 基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被
Kmeans
- python实现的k-means聚类算法(k-means clustering algorithm implemented by python)
python实现代码、测试数据集及结果
- 密度距离矩阵优化聚类算法python实现(Python implementation of density distance matrix optimization clustering algorithm)
kNN
- 这是用于描述KNN聚类的python源代码,可以结合各位实际的需要使用(This is the python source code used to describe KNN clustering. It can be combined with your actual needs.)
slic-python-implementation-master
- SLIC算法实现超像素聚类,python版本为2.7(SLIC Algorithm for Superpixel Clustering, Python version is 2.7)
Python计算机视觉编程
- 本书介绍Python的计算机视觉编程,用清晰的Python示例,细致讲解对象识别、3D重建、立体图像、增强现实及其他计算机视觉应用技巧,给出了分析图像的工具与方法。内容:机器人导航、医学图像分析;图像映射与变换;多图像的3D重建;用聚类方法基于相似性和内容组织图像;基于视觉内容的图像检索技巧;实现图像内容分类和对象识别的算法;通过Python接口访问常用的OpenCV库。(This book introduces Python's co
30号作业
- python实现密度峰值聚类 及相关测试数据机(Python realizes density peak clustering)
dbdemo
- 基于密度的聚类算法----DBSCAN算法的代码实现python(Density-based clustering algorithm----Code Implementation of DBSCAN Algorithms)
模糊聚类分析法(python)
- 运用python进行模糊聚类分析步骤如下:建立数据矩阵;数据标准化;建立模糊相似矩阵;改造相似关系为等价关系;确定分类数(The steps of Python fuzzy clustering analysis are as follows: establishing data matrix; standardizing data; establishing fuzzy similarity matrix; transforming
模糊聚类分析法
- 运用模糊数学理论,运用python编程编写模糊聚类分析法,进行风险评估研究
基于t-SNE降维的学生成绩聚类模型
- 使用Python编写的小程序代码,基于t-SNE降维的学生成绩聚类模型。(Clustering model of students' performance based on t-sne dimension reduction)