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双聚类（Bi-clustering）功能在Matlab工具箱中可用。

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简介：
双聚类算法成功克服了传统聚类方法在处理高维数据时所面临的局限性，从而有效解决了相关难题。该文件收录了众多广泛应用于双聚类分析的常用算法，包括CC、FLOC、BiMax、OPSM、Plaid、SAMBA、xMOTIFs、LAS以及Spectral CoClustering（双聚类）等，并且每段代码均附带了相应的学术文献信息，方便用户查阅和研究。

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  • Matlab中的双聚类(Bi-clustering)工具箱
    优质
    本工具箱为Matlab用户提供了一套全面的双聚类算法实现，适用于基因表达数据等矩阵型数据的研究与分析。 双聚类算法解决了传统聚类方法在处理高维数据时遇到的瓶颈问题。文件包含了多种常用的双聚类代码，如CC、FLOC、BiMax、OPSM、Plaid、SAMBA、xMOTIFs、LAS和Spectral CoClustering (Biclustering)等，并附有相关文献说明。
     
  • MATLAB的聚类分析工具箱
    优质
    MATLAB的聚类分析工具箱提供了一系列用于数据分析和数据挖掘的算法和技术，帮助用户发现复杂数据集中的模式和结构。 这款聚类分析工具包含各种流行的算法以及有效性验证和可视化功能，并提供了详细的英文使用说明文档。
     
  • MATLAB工具箱中的聚类数目指标
    优质
    本文章介绍在MATLAB工具箱中用于评估和确定聚类分析时最优类别数目的各种指标及其应用方法。 为了验证聚类分析的结果，使用一些客观评价聚类质量的指标非常重要。本Matlab工具箱提供了4个外部效度指标和8个内部效度指标：Rand index、Adjusted Rand index、Silhouette、Calinski-Harabasz、Davies-Bouldin、Homogeneity等，并包含使用范例。
     
  • Matlab聚类分析工具箱，非常好用
    优质
    本简介推荐一款优秀的Matlab插件——聚类分析工具箱。此工具箱功能强大且操作简便，是进行数据分类和模式识别的理想选择，极大地方便了科研与工程应用中的数据分析工作。 Matlab聚类分析工具箱非常实用，是进行数据挖掘的理想选择，欢迎大家下载使用，呵呵。
     
  • MATLAB工具箱中的最佳聚类数指标
    优质
    本文章探讨了在MATLAB工具箱中用于确定数据集最佳聚类数量的各种评价指标，包括轮廓系数、肘部法则等方法，并提供实际应用示例。 为了验证聚类分析的聚类结果，重要的是要使用一些客观评价聚类质量的指标。本MATLAB工具箱提供了4个外部效度指标和8个内部效度指标：Rand index、Adjusted Rand index、Silhouette、Calinski-Harabasz、Davies-Bouldin、Homogeneity等，并包含使用范例。
     
  • 层次式聚类 Hierarchical Clustering
    优质
    层次式聚类是一种逐步建立或摧毁集群结构的方法，在生物信息学、数据挖掘等领域广泛应用，适合处理不同规模的数据集。 多篇关于层次聚类的论文打包下载，具有一定的学习价值。
     
  • 层次式聚类 Hierarchical Clustering
    优质
    层次式聚类是一种逐步创建或摧毁集群的分层集群分析技术，在生物信息学、文本挖掘等领域广泛应用。 层次聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于对数据集进行分层划分以发现样本间的潜在关系或结构。该算法通过构建一个树状的嵌套层级来表示不同规模的数据簇，并且可以分为凝聚（自底向上）和分裂（自顶向下）两种类型。 在层次聚类中，首先将每个观测视为独立的一组，然后逐步合并相似度最高的两个群集直到所有样本归为一类。这一过程通过计算每对群集之间的距离来实现；常用的距离测量方法包括单链、全链以及平均连接等策略。另外，在分裂型算法里，则是从包含全部数据的单一簇开始并递归地将其划分为较小的子簇，直至每个最终结果都只含有一个观测。 层次聚类的一个重要特性是能够生成树形结构——即所谓的“凝聚图”（dendrogram）。这种图形展示出各个阶段中合并或分裂操作的结果，并帮助用户选择合适的分组数量。尽管这种方法直观易懂且灵活度高，但它也存在一些局限性：比如计算复杂度较高、对噪音和异常值敏感以及无法有效处理大规模数据集。 总的来说，层次聚类为研究者提供了一种强大的工具来探索多维空间中的模式，并在许多领域如生物信息学、社会网络分析及市场营销中得到了广泛应用。
     
  • 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！
     
  • Python中的Spectral Clustering: 光谱聚类实现
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    本文章深入讲解如何在Python中使用光谱聚类算法进行数据聚类，通过实例展示其原理和实践应用。 光谱聚类的Python实现已在sklearn的两个圆数据集上进行了测试。使用方法为：sudo chmod u+x run.sh ./run.sh 。结果显示，左侧是频谱聚类的结果，右侧是普通Kmeans的结果。
     
  • 层次聚类在机器学习中的应用 Hierarchical Clustering in Machine Learning
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    本研究探讨了层次聚类算法在机器学习领域的应用，通过构建数据点间的层级关系，实现高效的数据分类与分析。 层次聚类的基本步骤如下：首先将每个样本视为一个独立的类别，并计算这些类之间的距离或相似度。接着，选择最接近的两个类别合并成一个新的单一类别，这样总的类别数量就会减少一个。然后重新评估这个新形成的类别与其他未被合并的旧类别的相似度。重复上述过程直到所有数据点最终聚集成单个大类为止。整个计算过程中类似于构建一棵二叉树的过程，但其方向是从树叶到树枝再到树干的方向进行构建。本资源详细介绍了层次聚类算法的具体操作方法和步骤。