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DeepClustering：一种深度聚类方法及其源代码。

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简介：
深度集群研究涉及一系列方法和实施方案的调查报告，并通过会议讨论和代码分享进行交流。相关资源包括IEEE访问记录、2018年Arxiv预印本、2018年方法会议代码、香料Arxiv、2021DHOG、2020年Arxiv --CLD、2020年Arxiv混合、2020年ArxivIFCA以及一系列来自2019年到2016年的Arxiv预印本，涵盖了DCC、优雅Arxiv、MIXAE、DBC和DCN等项目。此外，还包括2018年的CPAC和DTC Arxiv资源，以及来自刚果民主共和国的2020年Arxiv论文。这些研究成果也曾发表在东京都ECCV 2020和CVPR 2021会议上，并通过IJCNN 2020进行交流。最后，GATCluster ECCV 2020DC也作为重要的研究资源被纳入其中。

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  • 深度聚类的方法与实现——源码解析：DeepClustering
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    《DeepClustering》是一份深入探讨深度学习中聚类方法及其具体实现的文档。通过分析源代码，该文揭示了如何利用神经网络进行高效的数据分群，并应用于实际问题解决中。它是理解和实施复杂数据分类任务的理想资源。 深度集群：方法与实现调查包括IEEE访问2018、Arxiv 2018预印纸、香料会议代码、DHOG Arxiv 2020年论文、CLD Arxiv 2020年论文、混合Arxiv 2020年研究、IFCA Arxiv 2020贡献，以及更多相关工作如优雅Arxiv 2017方法论文章和DBC Arxiv 2017技术报告。此外还包括DCN 2016年的Arxiv预印本论文、CPAC Arxiv 2018年研究笔记、DTC Arxiv 2018的会议文献，以及刚果民主共和国相关工作如东京都ECCV 2020和RUC CVPR 2021。其他值得注意的研究包括IJCNN 2020论文、GATCluster ECCV 2020技术报告及ICLR 2021会议记录等。
     
  • DBSCAN聚类算法的Matlab代码-其他代码资源类
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    本资源提供了基于密度的DBSCAN聚类算法在MATLAB环境下的实现代码，适用于数据挖掘和机器学习领域中对无监督学习方法的研究与应用。 DBSCAN聚类算法的Matlab代码包含测试数据，可以直接下载并运行。
     
  • MATLAB贪心算法代码-SMSC：一种用于scRNA-seq的谱聚类方法
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的贪心算法代码SMSC，专门针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据开发的一种谱系图聚类方法。该工具能够有效提高大规模scRNA-seq数据分析的准确性和效率。 该项目提供了一种用于scRNA-seq数据的谱聚类方法，并使用了贪婪算法来优化短信中心。主要代码文件包括`computeKernel.m`、`run.m`以及由后者调用的`selfweightmkl.m`，其中`computeKernel.m`负责计算内核矩阵，而`run.m`是整个流程的主要入口点。 项目中还附带了一个关于Yan数据集的演示。用户只需下载代码并设置正确的文件路径后运行主函数`run.m`即可开始实验。输入为包含scRNA-Seq表达数据的data.m文件，输出则保存在名为results.txt的结果文档里。 此外，该项目实现了一种称为FINCH（第一个整数邻居聚类层次）算法的方法，并提供了相应的Matlab代码。使用方法如下： ```matlab [c, num_clust] = FINCH(data, initial_rank, verbose); ``` 其中`data`为数据矩阵，每一行代表一个特征向量；`initial_rank`是一个可选的Nx1索引向量，用于指定初始邻居信息（传递空[]则自动计算）；参数`verbose`控制是否输出详细过程信息。该函数返回值包括： - `c`: NxP矩阵，每个列向量表示不同聚类结果中的簇标签； - `num_clust`: 显示的聚类数量。 以上为项目的概述与使用说明。
     
  • 四种聚类算法的源码与示例代码
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    本资源提供四种经典聚类算法的完整Python实现及详细注释，并附带数据集和运行实例，帮助学习者深入理解并实践聚类分析。 关于FCM、K-means和K-medoids四种聚类算法的MATLAB代码。
     
  • 一种DBSCAN聚类的改进算法
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    本文提出了一种对经典DBSCAN聚类算法进行优化的方法，旨在提高其在复杂数据集上的性能和准确性。通过改善密度计算与噪声点处理机制，增强了算法的鲁棒性和实用性，适用于大规模数据挖掘任务。 对DBSCAN算法进行了以下改进：（1）对于核心对象，不再对其邻域进行进一步考查，而是直接将其归为某个簇。该簇可能是核心对象所在的一个已有的簇，也可能是与其他簇合并后的结果。（2）对于边界对象，则需要进一步检查其邻域中是否存在核心对象。如果存在核心对象，则将此边界对象划分为该核心对象所属的簇；反之，若不存在这样的核心对象，则将其标记为噪声。改进后算法运行时间有所提高，但在处理高维数据时效果不佳。
     
  • KMeans聚类算法及代码
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    本文章介绍了经典的KMeans聚类算法原理，并提供了详细的Python代码实现和案例分析。适合初学者入门学习。 对数据进行KMeans聚类分析并可视化聚类结果的代码示例可以成功运行。以下是经过测试验证过的KMeans算法代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 创建模拟数据集 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42) # 应用KMeans聚类算法 kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centroids = kmeans.cluster_centers_ # 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap=viridis) plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker=*, s=300, color=red) plt.title(KMeans Clustering Result) plt.show() ``` 上述代码实现了对数据进行聚类并展示结果的全过程。
     
  • AP聚类算法源代码
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    这段内容是关于AP（Affinity Propagation）聚类算法的源代码。它提供了一种新颖且有效的数据聚类方法，能够自动识别数据集中的代表性样本作为簇中心。此代码适合研究和实际项目应用中使用，帮助用户深入理解并实现该算法。 AP聚类算法是基于亲和传播（affinity propagation）的一种聚类方法。该算法于2007年由BJ Frey和D Dueck提出。其核心思想在于通过计算数据点之间的相似度来自动确定最优的聚类数量，并将每个数据点分配到相应的聚类中。 在MATLAB程序环境中，AP聚类算法主要依赖`apcluster`函数实现。该函数的基本调用方式为 `[idx,netsim,dpsim,expref]=apcluster(s,p)` ，其中： - `s` 是一个N*N的矩阵，表示数据点之间的相似度。 - `p` 可以是一个实数或长度为N的向量，代表每个数据点成为聚类中心的可能性。 函数的主要功能包括： 1. 确定最优聚类数量； 2. 识别各聚类中的代表性样本（exemplar）； 3. 计算各个数据点与所属类别中心之间的相似度以评估聚类质量。 `apcluster` 函数的输出参数包含： - `idx`: 每个数据元素对应的簇心索引。 - `netsim`: 聚集的整体相似性，反映模型的质量。 - `dpsim`: 数据点到其所属中心的距离总和。 - `expref`: 各聚类中心偏好值的汇总。 此外，`apcluster`函数还允许用户通过设定参数（例如最大迭代次数）来优化算法性能。在实际应用中，AP聚类广泛用于文本、图像及生物信息学等领域的数据分类，并且可以与K-Means或层次聚类方法结合使用以提升分类效果。
     
  • 四种NAT类型及其检测方法
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    本文详细介绍了四种常见的NAT（网络地址转换）类型，并提供了每种类型的识别和测试方法。 在网络通信领域内广泛使用的NAT（Network Address Translation）技术能够有效解决IP地址短缺的问题，并且可以将多个内部私有IP地址转换成少量的公共IP地址以满足大量设备访问互联网的需求。 以下是四种常见的NAT类型： 1. 全锥形NAT：全锥形是最简单的形式，它会把来自同一内部端点的所有请求都映射到同一个外部端口。然而这种方式的安全性较低，因为它对外部来源没有限制。 2. 受限的全锥形NAT: 这是全锥型的一种受限版本，在这种模式下，只有当一个内部主机向某个特定的外部IP地址发送数据包之后，该外部地址才能通过相同的端口和信息回应给内部主机。这增加了安全性，因为仅允许已知源发出的数据包进入。 3. 端口限制全锥形NAT：这是受限全锥型的一个更严格的版本，在这种模式下，只有当一个内部主机向特定的外部IP地址发送数据到指定端口号后，该外部地址才能通过相同的端口和信息回应给内部主机。这进一步提高了安全性。 4. 对称性NAT: 这种类型的转换更为灵活。在对称NAT中，如果请求来自同一内部源且目标相同，则映射为同一个外部端点；否则将分配一个新的外部地址进行映射。这种方式提供更高的安全性和灵活性。 为了确定网络环境中的具体NAT类型，需要执行一些检测方法： - 使用STUN（会话穿越实用程序）协议来识别NAT的类型 - 利用UPnP（通用即插即用）技术探测具体的NAT配置信息 - 运行特定的工具进行自动化的NAT类型测试 了解这些概念有助于我们更好地掌握和应用网络地址转换的技术。
     
  • CFSFDP-matlab.zip_CFSFDP_MATLAB_密度聚类_UCI数据集_聚类算法源码
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    这是一个包含MATLAB实现的CFSFDP（复杂场景下的空间频率差异模式）密度聚类算法的代码包，适用于UCI数据集进行高效且准确的数据聚类分析。 密度峰值聚类算法源码及测试数据（包括人工生成的数据集和UCI数据集）。
     
  • 基于密度的聚类方法DBSCAN及其Python实现——以聚类分析和数据集为例
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    本文介绍了基于密度的聚类算法DBSCAN，并通过具体的数据集展示了其在聚类分析中的应用及其实现过程，代码采用Python编写。 数据挖掘中的聚类分析涉及多种方法，其中基于密度的DBSCAN算法是一种有效手段。本段落将介绍DBSCAN的基本原理及其在Python环境下的实现方式。