实验描述:对指定数据集进行聚类分析，选择适当的聚类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。
数据集：IrisDataSet（见附件一），根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性：sepallength花萼长度，sepalwidth花萼宽度，petallength花瓣长度，petalwidth花瓣宽度。
其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。

看雪的转发,BOOTKIT样本分析，国外的很不错。

模式识别聚类分析中的最大最小聚类方法，对给定的样本数据（7个），通过聚类分类，返回类别编号，代码有注释能直接运行主函数。

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

在推荐算法中，样本空间构成的数据矩阵一般为稀松矩阵，且维数一般较多，可通过求取特征值或者奇异值的方式获得样本矩阵的特征矩阵，从而降低维数。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。

HOG+SVM读取样本路径批处理文件

数据不平衡是指在数据集中，一类（或多类）样本特别多而另一类（或多类）样本特别少。
这种问题广泛存在于金融欺诈、医学检测、网络入侵等场景中。

全国最全的省市区联动json数据，样本数据如下：{"type":"province","code":"110000","name":"北京市","child":[{"type":"city","code":"110100","name":"北京市","child":[{"type":"county","code":"110101","name":"东城区"},{"type":"county","code":"110101","name":"东城区"},{"type":"county","code":"110102","name":"西城区"},{"type":"county","code":"110105","name":"朝阳区"},{"type":"county","code":"110106","name":"丰台区"},{"type":"county","code":"110107","name":"石景山区"},{"type":"county","code":"110108","name":"海淀区"},{"type":"county","code":"110109","name":"门头沟区"},{"type":"county","code":"110111","name":"房山区"},{"type":"county","code":"110112","name":"通州区"},{"type":"county","code":"110113","name":"顺义区"},{"type":"county","code":"110114","name":"昌平区"},{"type":"county","code":"110115","name":"大兴区"},{"type":"county","code":"110116","name":"怀柔区"},{"type":"county","code":"110117","name":"平谷区"},{"type":"county","code":"110118","name":"密云区"},{"type":"county","code":"110119","name":"延庆区"}]}]}

压缩包包含wav,mp3,ogg,flac,m4r,mmf,mp2,amr,ape,aac,wma,wv共12种格式的音频样本和mkv,ogg,mp4,3gp,avi,flv,mov,mpg,rmvb,swf,vob,wmv共12种格式的视频样本，供浏览器、播放器等的测试使用

Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。
调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。
通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。
需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。

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。