K均值聚类是聚类算法中十分经典的算法，本人采用人工生成数据集进行试验，数据集真实分类结果为4，代码首先对真实情况进行可视化。
然后进行均值聚类，聚类结果与真实情况接近。
结果图片放置在文件中，大家一起学习！！
然后进行均值聚类，聚类结果与真实情况接近。
结果图片放置在文件中，大家一起学习！！
2024/1/18 0:31:35
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《模式识别与智能计算》MATLAB技术实现杨淑莹光盘文件：安装说明+软件+聚类分析+手写数字分类+测试数据集
2024/1/16 18:53:47
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数据集为17CategoryFlowerDataset，是牛津大学VisualGeometryGroup选取的在英国比较常见的17种花；
其中每种花有80张图片，整个数据集有1360张图片；
类别已经分好，标签就是最外层的文件夹的名字，在输入标签的时候可以直接通过文件读取的方式。
其中每种花有80张图片，整个数据集有1360张图片；
类别已经分好，标签就是最外层的文件夹的名字，在输入标签的时候可以直接通过文件读取的方式。
2024/1/16 13:34:52
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mapreduce实现apriori算法，亲测可行！需要自行下载数据集。
数据集链接如下http://fimi.ua.ac.be/data/
数据集链接如下http://fimi.ua.ac.be/data/
2024/1/14 0:06:30
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本人将conll相关的数据集做了整理,大家可以下载使用,我也写了相关的数据集的说明,也在我的博客里.希望大家有兴趣的可以一块交流学习.
2024/1/12 20:19:36
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一组用于操纵数据的小型，免费和开源软件工具。
这些工具生成的S1000D数据集的一些示例在此处提供：这些工具主要是围绕规范的版本5.0开发的，并且通常与以前的4.X版本兼容。
对Issue3.0及更低版本的支持尚在开发中。
不计划支持SGML模式。
附加链接：
这些工具生成的S1000D数据集的一些示例在此处提供：这些工具主要是围绕规范的版本5.0开发的，并且通常与以前的4.X版本兼容。
对Issue3.0及更低版本的支持尚在开发中。
不计划支持SGML模式。
附加链接：
2024/1/6 17:09:08
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PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。
2024/1/6 15:32:43
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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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