该资源主要参考我的博客：[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
2024/10/5 19:41:34
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这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。
2024/8/26 7:51:22
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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MATLAB绘制2维数据点程序，用于显示聚类结果，能够以不同颜色和形状显示不同类别的数据点；
MATLAB基础程序，简单易用有注释，高手请绕路勿喷，只为挣个积分，愿世界和平。
MATLAB基础程序，简单易用有注释，高手请绕路勿喷，只为挣个积分，愿世界和平。
2024/3/17 1:51:01
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CambridgeUROP2020：CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者：亨利·林（HenryLim）背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面，并调节哺乳动物的许多过程，包括体温，血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
2024/2/11 2:12:40
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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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