一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了。该算法用来对n维空间内的点根据欧式距离远近程度进行分类。 INPUT： K(number of clusters) Training set{x1,x2,x3,....xn} (xi b ...
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2019-10-04 09:16:15
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化学键|甘氨酸|谷氨酸|半胱胺酸|motif|domain|疏水相互作用|序列相似性|clustering analysis|Chou and Fasman|GOR|PHD|穿线法|first-principle ab initio folding| 生命组学 对Protein的分析可以从Seque ...
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2019-09-23 09:36:17
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Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering 1.Abstract: 在U-SPEC中，针对稀疏相似子矩阵的构造，提出了一种混合代表选择策略和k -最近邻代表的快速逼近方法。将稀疏相似子矩阵解释为二部图，利用转移割对图进行有效分 ...
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2019-09-11 15:33:48
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原文链接：http://www.cnblogs.com/JackyXu1981/articles/1287910.html AOS Clustering on one Server AOS Clustering on one Server Although the time might be nea ...
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2019-08-24 09:59:22
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CNCF Cloud Native Interactive Landscape 1. App Definition and Development 1. Database Vitess:itess is a database clustering system for horizontal scal ...
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2019-08-18 19:17:07
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调包一时爽，复现马上躺。 "Co Clustering" 注意右上角的：“Edit on GitHub”，一开始疯狂吐槽没有源码，复现得非常难受，今天刚做完 "GM05" 中Algotirhm1部分，再次点开无意中发现了源码的GitHub，准备复现完成后去看看不同所在。预期到复现效果一定是极差的，并 ...
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2019-07-21 10:26:40
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谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法... ...
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2019-07-19 18:55:16
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用... ...
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2019-07-19 18:35:45
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聚类算法： K 均值聚类（K Means） K 中心点聚类（K Meaoids） 密度聚类（Densit based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN） 系谱聚类（Hierarchical Clustering） 期望最大化聚类（ ...
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2019-07-12 12:54:03
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Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机 ...
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2019-07-01 13:51:44
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