首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；
其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；
再次；
利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；
最初，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；
再次；
利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；
最初，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
2022/10/3 19:18:12
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用python写的一个k-means聚类算法的实现，测试数据在压缩包的data.txt中，结果通过图示的方法进行直观展现。
2022/10/1 15:36:31
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keams聚类算法，matlab界面实现，可一支持任意维数据，有界面，数据点可以经过鼠标添加，简单清晰
2022/9/30 7:02:46
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模糊c均值（FCM）聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
2015/7/18 7:39:45
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用于负荷数据曲线分析，输出曲线数据，输出分类结果，并可视化显示聚类效果。
该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。
该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。
2021/1/21 18:29:14
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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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