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K-prototype的源代码。

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简介：
通过使用MATLAB进行编程实现，并遵循原作者论文中的核心思想，这段代码包含了详尽的注释，特别适合那些希望深入学习聚类分析技术的学习者进行查阅和理解。

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  • K-Prototype源代码
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    K-Prototype源代码提供了实现K-Prototype聚类算法的核心编码，适用于混合数据类型（数值型与分类型）的聚类分析。 采用MATLAB编写，根据原作者论文的思路进行代码实现。代码包含详细注释，适合聚类分析学习者查看和使用。
     
  • CE12800-V200R005C10SPC800-Prototype
    优质
    这款产品是华为CE12800系列路由器的V200R005C10SPC800版本原型机，专为构建高性能数据中心和云环境设计。 华为HCIE网络自动化telemetry实验是一项高度专业的实践活动，主要面向希望在华为网络设备领域掌握高级自动化管理和监控技术的工程师。该技术的核心在于提供一种机制，使网络设备能够主动发送遥测数据至监控系统，实现对网络状态的实时监测和管理。这一技术尤其适合于动态且复杂的环境如云网络及数据中心，这些环境中往往需要快速响应与灵活配置。 在华为HCIE（Huawei Certified Internetwork Expert，华为认证网络专家）的学习过程中，telemetry实验是网络自动化模块的重要组成部分。通过此类实践项目，学员不仅能深入了解遥测的基本原理和应用场景，还可以掌握如何在华为设备上进行配置、部署以及处理遥测数据以优化性能并解决故障。 此压缩包内含一个名为CE12800-V200R005C10SPC800-Proto的文件。V200R005C10代表华为设备的具体版本，而SPC800可能为特定补丁编号或修订号。“Proto”一词通常表示原型，意味着该文档是用于实验环境搭建与配置的一个模板。 进行此类实验需要学员具备一定的网络知识基础、熟悉华为操作系统（如VRP），以及理解相关管理协议例如gRPC和RESTCONF。这两种协议常被用来收集并传输遥测数据。 在实际操作中，可能涉及设备配置、接口设置、定义数据流及构建监控系统等步骤。这些任务不仅要求对华为产品有深入认识，还需要掌握网络自动化技术如利用YANG语言来设计网络设备的配置和状态模型。 鉴于华为在网络解决方案领域的主导地位，具备HCIE认证以及遥测技能的专业人士在IT行业中非常受欢迎且需求量大。企业对于能够运用先进工具进行高效网络管理的技术专家有着高度的需求。 总之，华为HCIE网络自动化telemetry实验不仅是一次技术实践机会，也是验证高级网络工程师能力的重要途径。通过这些项目，学员可以将理论知识与实际操作相结合，并提升解决复杂问题的能力，在未来的职业发展中打下坚实的基础。
     
  • K线图HTML源代码
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    本项目提供一套用于在网页上展示和分析股票或加密货币K线图的HTML源代码，方便开发者集成到自己的网站中。 K线图HTML源代码K线图HTML源代码K线图HTML源代码K线图HTML源代码K线图HTML源代码
     
  • K-OPLS-开放源代码
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    K-OPLS是一款基于Python开发的开源数据分析软件包，采用偏最小二乘法（OPLS）进行多变量统计分析和数据挖掘。它为研究者提供了强大的工具来探索复杂的数据集，并支持结果的可视化展示与解读。 《K-OPLS开源软件详解及其在MATLAB与R中的应用》 K-OPLS（Kernel Orthogonal Projections to Latent Structures），即基于内核的潜在结构正交投影，是一种高级的数据分析方法，广泛应用于复杂数据集的建模和预测。它结合了主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）的优点，通过非线性映射将原始数据转换到高维特征空间，在该空间中进行线性分析以提取最有解释力的潜变量。这种方法特别适用于处理生物信息学、化学计量学及图像处理等领域中的非线性和高维度问题。 K-OPLS的核心在于内核技术，通过使用不同的内核函数（如径向基函数、多项式内核和线性内核），可以将数据映射到新的空间中，使原本不可分的数据变得可区分。选择合适的内核对于提高模型性能至关重要。此外，正交性的引入确保了潜变量之间的独立性，增强了模型的稳定性和解释能力。 在MATLAB和R环境中，K-OPLS提供了强大的实现功能。MATLAB以其简洁高效的语法支持大规模矩阵运算，而R语言则擅长统计分析与图形绘制。开源软件中包含了交叉验证、内核参数优化等关键步骤，这些对于确保模型泛化能力和避免过拟合至关重要。 通过评估残差图、载荷图和累积贡献率等指标进行的模型诊断是不可或缺的一部分。绘图工具帮助用户直观理解数据分布及模型结构，并为进一步改进或解释结果提供依据。 软件包可能包含实现K-OPLS算法的源代码，示例数据集以及详细的文档说明。这些资源可以帮助用户安装、使用该库并根据具体需求调整参数和内核类型进行实验分析。 综上所述，K-OPLS开源软件为研究者及数据分析人员提供了一种强大的工具来处理复杂的数据，并探索其中非线性关系的模式。结合MATLAB与R的优势特性，使用者能够深入挖掘数据、构建模型并做出预测，在科学探究和实际应用中获得更准确的理解。
     
  • k-means算法的MATLAB源代码
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    本资源提供了一套完整的K-Means聚类算法的MATLAB实现代码。该代码可用于数据分析和模式识别等领域，帮助用户理解和应用K-Means算法进行数据分类。 需要k-means的源代码及其详细说明与注释。
     
  • 基于k-prototype聚类的差分隐私混合数据发布方法
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    本研究提出了一种结合K-Prototype聚类算法与差分隐私技术的方法，旨在安全地发布包含分类和数值型变量的混合数据集。通过保护个体隐私的同时维持数据分析的有效性。 差分隐私是一种提供强大隐私保护的模型，在非交互框架下，数据管理者可以发布采用差分隐私技术处理的数据集供研究人员进行挖掘分析。然而，在数据发布过程中需要加入大量噪声，这会破坏数据可用性。因此，提出了一种基于k-prototype聚类的混合数据发布的差分隐私算法。 首先改进了k-prototype聚类算法，根据不同的数据类型分别采用不同的属性差异度计算方法来对数值型和分类型属性进行处理。这样可以将混合数据集中更可能相关的记录分组，并降低差分隐私敏感度；然后结合这些聚类中心值，使用差分隐私技术保护原始的数据记录：对于数值型属性应用Laplace机制，而对于分类型属性则采用指数机制。 从差分隐私的性质和组合特性两个方面对该算法进行了详细的分析与证明。实验结果表明，该方法能够显著提高数据发布的可用性。
     
  • K-medoids聚类算法的源代码（基于K-means的改进）
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    本文章提供了一个基于K-means改进的K-medoids聚类算法的源代码。此方法使用具有代表性的对象作为质心，相比K-means更加稳健和准确。 K-medoids聚类算法是对K-means算法的改进版本。在K-means算法中，新的点被计算为聚类中心点；而在K-medoids中，则是从现有数据点中选择一个最优点（即距离最小的点）作为中心点。这种算法适用于分类数据分析。
     
  • Convolutional-Prototype-Learning-master-update.zip
    优质
    Convolutional-Prototype-Learning-master-update.zip 是一个包含了更新版卷积原型学习模型代码和资源的压缩文件。该模型用于图像识别任务中，通过学习具有代表性的原型来提高分类性能。 CVP2018是一种用于分类的卷积原型网络实现代码，在mnist数据集上进行了测试。详细情况可以参考相关博客文章。
     
  • K-CCA的MATLAB代码
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    这段MATLAB代码实现了K-CCA（Kernel Canonical Correlation Analysis）算法，用于分析和挖掘多变量数据集之间的非线性关系。 非线性典型相关分析的MATLAB源码可用于多变量分析。