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mfeat多视图聚类数据集

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简介：
MFEAT多视图聚类数据集是由多个不同视角或表示方式构成的特征集合，涵盖多种类型的图像特征，旨在支持模式识别和机器学习中的多视图分析与聚类研究。 mfeat数据集主要用于多视图聚类算法的研究，并且已经包含了标签，因此可以用来评估最终的聚类结果。

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  • mfeat多视图聚类数据集
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    MFEAT多视图聚类数据集是由多个不同视角或表示方式构成的特征集合，涵盖多种类型的图像特征，旨在支持模式识别和机器学习中的多视图分析与聚类研究。 mfeat数据集主要用于多视图聚类算法的研究，并且已经包含了标签，因此可以用来评估最终的聚类结果。
     
  • 1993-10226006-螺旋与双月形状的聚类数据集_聚类数据集_聚类_数据集_
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    该数据集包含一系列以螺旋和双月形状分布的复杂聚类样本，适用于测试和评估各种聚类算法的效果。 一些常用的聚类数据集非常实用且全面，自己在实验中也经常使用它们。
     
  • 多视图聚类：支持七种多视图谱系聚类算法的MATLAB代码
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    本项目提供了一套完整的MATLAB代码，涵盖七种先进的多视图谱系聚类算法，旨在促进复杂数据集中的模式识别与分析。 该存储库包含了七种多视图光谱聚类算法（以及单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，这些代码用于在我们的ICDM论文中进行比较研究。部分算法的原始代码是从原作者网站收集而来，并由我们进行了修复和优化。关于这些算法的具体信息，请参阅我们的论文；文件夹名称与文中提及的缩写相对应（如AASC、AWP、CoReg、MCGC、MVGL、RMSC 和 WMSC）。每个包含特定算法的文件夹内都设有一个主文件xxx_main.m，其中“xxx”代表相应的算法名称。有关这七种多视图光谱聚类和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文如下： - Huang等人, 2012年，《通过亲和力聚合实现光谱聚类》 - Nie等人, 2018年，《利用自适应加权Procrustes进行多视图聚类》 - Kumar等人, 2011年，《共规化多视图光谱聚类》 - Zhan等人, 2018年，《用于共识图的多视图学习》
     
  • 多维数据聚类的聚类分析与模糊集方法
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    本研究探讨了在复杂数据分析中应用聚类分析和模糊集合理论的方法，旨在提高多维度数据集中的模式识别精度。通过结合这两种技术，我们能够更准确地捕捉到数据之间的模糊性和不确定性，为决策提供更为可靠的依据。 聚类分析与模糊集理论适用于多维数据的分类工作。在研究生期间的研究中，成功地将这两种方法应用于三维数据分析，并将其应用到交通分类领域。
     
  • R15.csv聚类数据集
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    《R15.csv聚类数据集》包含一系列用于数据分析和机器学习任务的结构化观测值，适用于探索性分析、模型训练及算法测试。 聚类论文常用的几个数据集包括但不限于MNIST、CIFAR-10和20 newsgroups等，这些数据集在学术研究中被广泛使用以验证各种聚类算法的有效性。
     
  • 多视角低秩稀疏子空间聚类算法代码及各类数据集
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    本项目提供了一种新颖的多视角低秩稀疏子空间聚类算法的实现，并包含多种常用的数据集，适用于深入研究和应用开发。 3-sources, prokaryotic, Reuters, UCI-digit.
     
  • 电商数据集 - 聚类实例数据集
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    本数据集为电商领域内的聚类分析提供支持，包含丰富的用户购物行为和商品属性信息，适用于市场细分、客户群体识别等研究。 在数据挖掘与机器学习领域内，聚类是一种常用的无监督学习技术。其目的在于根据特定的相似性指标将数据集中的元素划分为若干个簇群，使得同一簇内的对象之间具有较高的相似度，而不同簇之间的差异较大。 这一方法广泛应用于多个行业之中，例如市场细分、社交网络分析、资料库组织和图像分割等场景中。在电商领域内，聚类技术可以被用于用户群体的分类上。基于大量用户的购买记录（包括年龄、性别、购物频率及偏好类别等因素），电商平台能够通过聚类算法来深入理解其客户构成，并识别潜在的目标市场以制定更加精准化的营销策略。 现有的多种聚类算法各有特点与适用范围，例如K-means法是一种常见的划分方法，它将数据集划分为若干个簇群（通常为K个），确保每个对象归属于距离最近的均值所对应的簇中。这种方法计算效率高且适用于大规模数据处理；然而初始中心点的选择敏感性及预先设定簇的数量限制了其灵活性。 层次聚类技术则通过构建多层级的树状结构来展示不同类别之间的关系，允许根据实际需求选择合适的阈值进行分层切割。这种算法适合于中小型的数据集，并能提供更详细的分类信息；但是它的计算复杂度较高，在处理大规模数据时可能遇到性能瓶颈。 DBSCAN（基于密度的空间聚类）是一种能够识别任意形状簇群并有效排除噪声的算法，通过设定邻域半径和最小点数这两个参数来定义密集区域。它在面对具有不规则形态的数据集时表现出色，并且对异常值较为鲁棒；然而其性能取决于正确的参数选择，在处理大型数据集中可能不如K-means高效。 谱聚类则基于图论中的谱理论，通过计算相似性矩阵的特征向量来实现分类任务。它适用于识别复杂结构的簇群但同样面临较高的运算成本和合适的度量标准选取问题。 以电商领域的具体实例为例，通过对购买行为及用户属性等信息进行聚类分析，电商平台可以更准确地洞察消费者的行为模式，并优化商品推荐、库存管理以及定价策略等多个方面。这不仅有助于提高顾客满意度与忠诚度，还可以通过提升运营效率增强企业的市场竞争力。随着大数据和云计算技术的进步，聚类方法在电商行业的应用前景将更加广阔。
     
  • 多视角聚类分析
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    多视角聚类分析是一种数据挖掘技术，它通过整合多个不同角度或来源的数据来识别和分类对象，适用于复杂数据集以发现更准确的群体结构。 多视图聚类学习是一种机器学习技术，它利用数据的不同表示方式来改进聚类效果。通过结合多个视角或特征集的信息，这种方法能够更全面地捕捉到数据的内在结构，并提高算法在复杂场景下的性能表现。
     
  • 原始数据集的聚类
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    原始数据集的聚类是指在未经过预处理的数据集合上应用聚类算法，以发现隐藏于其中的模式和结构。这种方法有助于研究人员从大量未经筛选的信息中提取有价值的知识。 对债券样本进行聚类分析可以采用不同的方法。首先使用`pdist(X)`函数生成数据点之间的距离矩阵，并利用`squareform(Y)`将其转换为方阵形式，其中(i, j)表示第i个和j个数据点间的距离。 可以选择的度量方式有：欧氏距离(euclidean)，标准化欧氏距离(seuclidean)，城市街区距离(cityblock)，切比雪夫距离(chebychev)，马哈拉诺比斯距离(mahalanobis)，闵可夫斯基距离(minkowski), 余弦相似性(cosine) ，皮尔逊相关系数(correlation), 斯皮尔曼等级相关(spearman), 海明距离(hamming), 杰卡德相似度(jaccard)。 聚类方法包括： - K均值(k-means): 利用`kmeans(bonds, numClust, distance, dist_k)`函数进行。 - 层次聚类: 使用`clusterdata(bonds, maxclust, numClust, distance,dist_h ,linkage, link)`执行。通过指定的链接方法，可以构建层次聚类树。 这些步骤可以帮助我们对债券样本数据集进行全面且细致的分析和分类。
     
  • 数据集的密度聚类
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    数据集的密度聚类是指通过分析数据点分布的密集程度来进行分组的一种算法方法。它能够识别出任意形状的数据簇，并有效处理噪声和异常值。 常用的密度聚类数据集可以用来测试简单的算法。