将模糊集理论和k-means聚类联系起来，设计了模糊k-means聚类算法，其聚类效果比单纯的k-means要好。
2025/12/5 13:32:49
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1、对微博数据进行信息采集。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。
2025/12/3 16:07:01
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本代码包含Reinhard算法，KMean均值聚类，FCM模糊聚类等颜色迁移算法，因为年久失修，代码并不完善，但是基本的运行效果是有的。
可以给初学者以参考~关于资源分，因为关键代码在lz的博文中都已给出，想看算法的代码直接去文章里看，对于那些伸手就要的童鞋们，要付出一点分的哦~
可以给初学者以参考~关于资源分，因为关键代码在lz的博文中都已给出，想看算法的代码直接去文章里看，对于那些伸手就要的童鞋们，要付出一点分的哦~
2025/10/6 0:45:05
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基本思想：首先任意选取K个聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类；
不断计算聚类中心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。
不断计算聚类中心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。
2025/6/15 20:26:02
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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
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