建模的过程一向是枯燥乏味的，今天就让我们用R语言中丰富的可视化工具，自己搭建一个网站，实现聚类算法的可视化，网站效果请参考这里https://blog.csdn.net/weixin_38641983/article/details/81032547。
2024/10/27 18:17:35
317KB
1
使用SOM算法+CNN提取特征，对图像进行聚类。
运行环境，python3.6+tensorflow1.11.0
运行环境，python3.6+tensorflow1.11.0
2024/10/26 21:16:08
105.62MB
1
Mahout支持K-Means等聚类算法，在此zip包中已经有打好jar包的资源，不需要用户再打jar包，可以直接使用。
2024/10/23 0:55:19
43.24MB
1
基于Python3.7实现整图分割功能，调用sklearn模块的KMeans聚类算法。
包括源程序、测试图片和结果图片。
包括源程序、测试图片和结果图片。
2024/10/18 13:28:21
393KB
1
从用户的实际需求出发，分析了聚类系统的使用者可能对系统提出的功能要求，提出了一种基于加权Eucfid距离的模糊C聚类分析算法。
在该算法中，权值是由用户或领域的专家直接指定的，加在不同特征指标上的权值体现了用户对各个特征指标重视程度的差别。
与传统的模糊C聚类分析相比，该算法增加了聚类的灵活性，能够产生令用户更加满意的聚类结果
在该算法中，权值是由用户或领域的专家直接指定的，加在不同特征指标上的权值体现了用户对各个特征指标重视程度的差别。
与传统的模糊C聚类分析相比，该算法增加了聚类的灵活性，能够产生令用户更加满意的聚类结果
2024/10/15 22:37:56
167KB
1
主要讲聚类算法的综述。
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
2024/10/13 21:11:39
1.49MB
1
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