本数据集是用于文本聚类的中文文本数据,数据集不大属于小型数据集,主要是为了验证本人在博客上写的代码,拿到立马就可使用实现可参考本人的博客
2025/9/4 14:13:36 1022KB 文本聚类 数据集
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ROSTCM6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。
该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析,用户量超过7000,遍布海内外100多所大学,包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。
写论文的一把利器,精通ROSTCM,一周写出SSCI不成问题
2025/9/4 0:34:52 10.77MB ROSTCM6.zip
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55 4.85MB 深度学习 聚类
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SIFT等局部特征的词袋模型实现。
包括K-means聚类,直方图特征的形成,以及KNN分类。
2025/9/1 16:09:23 25.31MB BOW 词袋 K-means KNN
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对文本进行聚类,文本预处理-->构造特征向量-->聚类,压缩包内含有实验用语料
2025/8/31 3:16:28 685KB 5.1
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亲测有效,内附图片,可实现图片文件读取,自动选取聚类中心和聚类数,可改变T1,T2实现(彩色图和灰度图两组参数)
2025/8/29 11:44:42 41KB matlab kmeans canopy
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使用谱聚类算法对matlab产生的随机数据点进行分类,共有三个案例,每个案例都可以直接运行
2025/8/26 12:30:10 1.48MB matlab 谱聚类算法 数据点
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自己做的层次聚类有可视化有数据集基于熵特征的聚类
2025/8/26 11:43:07 1.26MB 层次聚类
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本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识;
第2章介绍贝叶斯决策理论;
第3章介绍概率密度函数的参数估计;
第4章介绍参数判别分类方法;
第5章介绍聚类分析;
第6章介绍特征提取与选择;
第7章介绍模糊模式识别;
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用;
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入,讲述基本内容和方法,到实践应用(通过MATLAB软件编程)。
2025/8/24 3:12:36 11MB 模式识别 MATLAB 程序实现 典型实践
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kmeans聚类的案例,包含测试的模拟数据xml文件,kmeans聚类分析代码
2025/8/20 18:32:12 313KB kmeans聚类
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡