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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详见博文：http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/49867455
2024/2/23 18:09:41
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收缩包里有三个matlab法度圭表标准，分别是K-mean聚类、LVQ聚类以及稠浊高斯聚类，数据为两类二维高斯漫衍的随机点。
法度圭表标准揭示了三种聚类算法的底子使用方式。
算法原理能够参考周志华《机械学习》的第九章聚类。
法度圭表标准揭示了三种聚类算法的底子使用方式。
算法原理能够参考周志华《机械学习》的第九章聚类。
2023/3/24 13:10:24
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可直接在matlab中用，已经处理好！20Newsgroup.matemotions.matscene.matyeast2417.matmovie_taa.mat……
2019/8/3 15:42:58
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DBSCAN聚类，是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，DBSCAN与其他聚类算法相比有很多优点，首先，它根本不需要固定数量的簇。
它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。
另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照Minpts和Eps来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，不断迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。
作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。
它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。
另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照Minpts和Eps来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，不断迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。
作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。
2019/2/13 8:01:39
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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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