聚类算法及其评估可视化工具箱。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该工具箱于2005年由匈牙利维斯普雷姆大学过程工程系的研究人员Balazs Balasko、Janos Abonyi和Balazs Feil撰写。它是一个功能强大的模糊聚类及数据分析工具，代码库十分详尽，并附有详尽的文档说明。该工具集包含了多种聚类算法，例如K-means、K-medoids、FCM、GK、GG，以及相应的聚类评价和降维可视化方法。为了方便后续阅读，我已将文档说明添加了书签。请注意，最初我并未计划要求资源分，因为这属于开源发布的作品。然而，在上传资源时，系统提供的选项中没有“0分”选项，因此我不得不选择最低的1分。如果您没有账号或者资源分不足，欢迎与我联系，我会分享给您。您也可以直接访问原始资源网站进行下载，或者寻找提供免费下载服务的平台。期待大家共同学习和进步！联系方式：QQ：379786867（或微信）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

聚类算法与评价的可视化工具箱

优质

本工具箱为研究人员提供了一站式的解决方案，集成了多种先进的聚类算法和全面的评估方法，并通过直观的界面进行数据展示和分析。 2005年由匈牙利Veszprem大学过程工程系的Balazs Balasko、Janos Abonyi 和 Balazs Feil编写的模糊聚类及数据分析工具箱，包括全面的代码和文档说明。该工具箱涵盖多种聚类算法（如Kmeans、Kmedoids、FCM、GK、GG）以及聚类评价方法和降维可视化技术。为便于阅读，我已经在文档中添加了书签。尽管这是开源发布的资源，并且我原本无意索取任何积分，但上传时系统要求至少选择1分作为最低积分选项。如果大家没有账户或积分不足，可以联系我分享给你们；或者尝试寻找原发布网站或其他无需积分下载的地方获取该资源。希望大家共同学习和进步！

Evalvid视频质量评估工具及其源码

优质

Evalvid是一款用于视频质量客观评估的开源软件工具。它提供了全面的功能来测试和测量视频编码后的质量损失，并支持多种视频格式和评测标准。 Evalvid是一个用于评估视频质量的工具集及框架，适用于在真实或模拟网络环境中传输的视频。除了测量底层网络的质量参数如丢包率、延迟和抖动外，Evalvid还提供了PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数度量）等标准视频质量评价算法。此外，它支持多种视频编码格式包括H.264、MPEG-4及H.263，并且在音频方面则支持AAC编码。

三维可视化的K-means聚类算法

优质

本研究提出了一种基于三维可视化技术改进的K-means聚类算法，通过直观展示数据集和聚类过程，增强了模型解释性和迭代效率。 K-means三维可视化聚类算法是一种用于数据分析的技术，它能够帮助用户在三维空间中直观地理解数据点的分组情况。这种方法通过将相似的数据点归为同一簇来简化复杂的数据集，并且可以方便地进行结果展示和进一步分析。

聚类数量估算工具：包含12项有效指标的简易聚类数评估-MATLAB开发

优质

这是一个MATLAB工具箱，用于估计数据集中的最佳聚类数目。该工具包采用12种有效的评估指标，提供了一种简便、准确的方式来确定最优的聚类数量，适用于数据分析和机器学习领域。在聚类分析过程中验证聚类结果的关键在于使用客观的度量标准来评估聚类的质量。此工具提供了一系列有效性指标程序，涵盖了4个外部有效性指标与8个内部有效性指标：Rand指数、调整后的Rand指数、Silhouette系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数、同质性等。这些工具适用于不同度量标准在聚类数量估计、算法使用及改进方面的性能比较，帮助用户更好地设计和优化他们的应用算法。

ECharts-GL 3D可视化工具库-其他分类

优质

ECharts-GL是一款用于创建3D图表和可视化的JavaScript库，属于百度开源项目。它基于WebGL技术，能够帮助开发者轻松实现复杂的数据展示需求。 ECharts-GL是Apache ECharts（正在孵化）的一个扩展包，提供3D绘图、地球仪可视化以及WebGL加速功能。特点如下： 1. 混搭：在ECharts中混搭功能强大，作为其扩展的ECharts-X自然也需要支持。它能够与ECharts中的折线柱状饼图和地图等图表进行混搭，并且可以使用ECharts中的legend、dataRange等组件来实现更丰富的可视化效果。 2. 3D大规模标注：在ECharts-X中，标记的效果及用法类似于ECharts的markPoint。然而，由于WebGL的强大性能，在几万甚至几十万个markPoint的情况下仍能进行实时动画和交互操作。标柱（markBar）是ECharts-X中的一个新概念，它是对markPoint的一个扩展，并在三维空间增加了一个高度维度来表达更丰富的数据信息。 3. 3D大规模标记线：同样地，在使用方式上与ECharts类似，但在展示效果方面从2D升级到了3D线条。它支持几万条markLine的实时展现、动画和交互操作。 4. 风场及洋流等向量场可视化：NASA曾发布过全球洋流图，并采用了梵高风格以增加艺术感。ECharts-X提供了对风场或洋流这种向量场可视化的便捷配置，同样支持实时展示与互动功能。 5. 自定义底图：该特性虽然简单但非常实用，可以设置地球的纹理图片作为背景地图，使显示效果更加逼真和有质感。未来也会在ECharts的地图组件中加入这一选项。例如，在下面的一张截图里将地图替换成了木星的表面图像。

用Python编写谱聚类算法代码及可视化展示

优质

本项目采用Python实现谱聚类算法，并通过可视化手段呈现其运行效果和数据分组情况，便于理解和分析。本段落介绍如何用Python实现谱聚类算法，并进行可视化展示。内容包括样例数据集和完整代码示例。

用Python实现简单的层次聚类算法及可视化

优质

本文章介绍了如何使用Python编程语言来实现一种简单而有效的数据科学方法——层次聚类算法，并展示了如何对其进行结果可视化。通过阅读此教程，读者可以掌握从数据分析到视觉呈现的一整套流程，帮助理解复杂数据集的内在结构和模式。本段落详细介绍了如何使用Python实现简单的层次聚类算法，并展示了其可视化方法，具有一定的参考价值，供对此感兴趣的读者们参考。

用Python实现简单的层次聚类算法及可视化

优质

本文章介绍了如何使用Python语言来实施一个简单的层次聚类算法，并展示了如何对结果进行有效的可视化。本段落实例展示了如何用Python实现简单层次聚类算法并进行可视化展示。基本的算法思路是：将当前组间距离最小的两组合并成一组。不同的地方在于确定组件之间距离的方法，常见的有最大距离、最小距离、平均距离和马氏距离等。以下是相关代码示例： ```python import numpy as np import data_helper np.random.seed(1) def get_raw_data(n): _data = np.random.rand(n, 2) #生成数据的格式是n个（x,y） _groups={idx:[[x,y]] for idx,(x,y) in enumerate(_data)} ```

K-Means算法实现及聚类与数据可视化_k-means_K.

优质

本文介绍了K-Means算法的基本原理和实现方法，并探讨了如何利用该算法进行有效的数据聚类以及结果的数据可视化展示。 K-Means算法是机器学习领域广泛应用的一种无监督学习方法，主要用于数据的聚类分析。其主要目标是将数据集分割成K个不同的类别（或簇），使得每个簇内的数据点彼此相似而不同簇之间的差异较大。“相似”通常通过距离度量来衡量，如欧几里得距离。 **K-Means算法的基本步骤如下：** 1. **初始化**: 选择K个初始质心。这些质心可以随机从数据集中选取或基于某种策略设置。 2. **分配数据点**: 计算每个数据点与所有质心的距离，将每个数据点分配到最近的质心所代表的簇中。 3. **更新质心**: 重新计算每个簇的质心，并将其设定为该簇内所有数据点的平均值（几何中心）。 4. **迭代**: 不断重复步骤2和3直到质心不再显著移动，或达到预设的最大迭代次数为止。 5. **终止条件**: 当满足停止条件时，算法结束并输出K个最终聚类结果。在实际应用中选择合适的K值是一个关键问题。常见的方法包括肘部法则（观察簇内平方和SSE随K增加的下降速率）以及轮廓系数法（评估每个数据点与其所在簇之间的拟合度，并据此确定最优的K值）。 **数据可视化的作用：** 在二维或三维空间中，通过散点图可以直观地展示出各维度上的分布情况及聚类结果。不同颜色代表不同的簇，有助于理解数据结构和判断聚类效果合理性。对于高维数据，则可以通过降维技术如主成分分析（PCA）先将原数据投影到低纬度再进行可视化。 **K-Means的优缺点：** 优点： - 算法简单、易于实现。 - 计算效率较高，适用于大数据集处理。 - 处理大规模数据的能力强。缺点： - 对初始质心的选择敏感，可能会影响最终结果。 - 需要预先设定K值，不适用未知K的情况。 - 假设簇为凸形分布，对非凸或异形状的数据效果不佳。 - 不适用于含有噪声和异常值的场景。在实践中可以通过调整参数、优化初始质心选择策略（如使用K-Means++）以及结合其他聚类算法等方式改进其性能。例如，在处理复杂数据时可以考虑将K-Means与其他方法相结合，以获得更好的分类效果。总之，作为一种强大的聚类工具，K-Means特别适用于快速识别和分组大规模的数据集，并且配合有效的可视化技术能够帮助我们更好地理解和解释数据的内在结构。

基于K-means聚类的协同过滤推荐算法及其效果评估（含聚类与推荐结果及MAE值）

优质

本文提出了一种结合K-means聚类技术的协同过滤推荐算法，并对其进行了效果评估。通过分析聚类和推荐的结果，以及计算平均绝对误差(MAE)，验证了该方法的有效性和精确性。 1. 解压下载的CollaborativeFilteringBasedUserKmeans压缩文件。 2. 操作系统需安装Java JDK 1.7或以上版本。 3. 点击start.bat，在运行过程中，会输出聚类结果、用户ID推荐信息以及MAE值。