此数据集包含1000张图片，总共分为10类。
分别是人，沙滩，建筑，大卡车，恐龙，大象，花朵，马，山峰，食品十类。
每类100张，可用于验证机器学习中的KNN,kmeans,贝叶斯，SVM等机器学习算法。
可以为计算机性能较差的机器学习爱好者提供浅层研究的数据集。
分别是人，沙滩，建筑，大卡车，恐龙，大象，花朵，马，山峰，食品十类。
每类100张，可用于验证机器学习中的KNN,kmeans,贝叶斯，SVM等机器学习算法。
可以为计算机性能较差的机器学习爱好者提供浅层研究的数据集。
2025/7/14 6:18:29
28.47MB
1
算法有关联算法Apriori，分类算法BP、adboost，KNN，聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans，回归有线性回归，里面程序代码有自带样例，下载相应包即可运行
2025/7/9 18:20:37
337KB
1
简介：
基于DBSCAN密度聚类的风电与负荷场景生成与削减模型研究,[1]关键词：密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减; k-mean聚类 [2]参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章 [3]主要内容：代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型，首先，采集风电、电负荷历史数据。
然后，通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。
之后，针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点，将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。
不同于传统的Kmeans方法，此方法更加具有创新性，场景模型与提取更具有代表性，代码非常nice ,核心关键词：DBSCAN; 密度聚类; 场景生成与削减; k-mean聚类; 风电场景提取; 电负荷场景提取,"基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型研究"
基于DBSCAN密度聚类的风电与负荷场景生成与削减模型研究,[1]关键词：密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减; k-mean聚类 [2]参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章 [3]主要内容：代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型，首先，采集风电、电负荷历史数据。
然后，通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。
之后，针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点，将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。
不同于传统的Kmeans方法，此方法更加具有创新性，场景模型与提取更具有代表性，代码非常nice ,核心关键词：DBSCAN; 密度聚类; 场景生成与削减; k-mean聚类; 风电场景提取; 电负荷场景提取,"基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型研究"
2025/6/15 19:52:33
288KB
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本资源为KMeans和KMedoid算法的实现，算法讲解见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8197072
2024/12/22 13:54:17
6KB
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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
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