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CNN:一个用于通用邻域聚类和核心集马尔可夫状态模型估计的Python程序包
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2021-02-23
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共同近邻(CNN)聚类 笔记 该项目目前处于Alpha状态。 将来可能会更改实现。 检查示例和文档以获取最新信息。 集群 所述cnnclustering Python包提供了一个灵活的接口聚类算法使用C ommon-Ñearest-Ñeighbours。 虽然该方法可以应用于任意数据,但此实现是在“分子动力学”模拟的处理轨迹背景之前完成的。 在这种情况下,聚类结果可以作为构建核心集马尔可夫状态(cs-MSM)模型的合适基础,以捕获潜在分子过程的基本动力学。 有关用于cs-MSM估计的工具,请参考此单独的。 该软件包提供了一个主要模块: cnnclustering :(等级)共同近邻聚类和分析 特征: 灵活:可以对不同输入格式的数据集进行聚类。 易于与外部方法连接。 方便:功能集成,在分子动力学的背景下非常方便。 快速:核心功能使用Cython。 请参考以下论文以获得科学背景(如
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CNN:一个用于通用邻域聚类和核心集马尔可夫状态模型估计的Python程序包 (489个子文件)
make.bat 795B
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.buildinfo 230B
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alabaster.css 11KB
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pygments.css 5KB
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install.doctree 10KB
tutorials.doctree 5KB
index.doctree 5KB
quickstart.doctree 4KB
api_reference.doctree 3KB
.gitignore 2KB
algorithm_explained.html 248KB
algorithm_explained.html 248KB
bm.html 219KB
bm.html 219KB
tutorial.html 146KB
api_cnn.html 132KB
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scikit_learn_datasets.html 54KB
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basic_usage.html 50KB
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genindex.html 19KB
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quickstart.html 9KB
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api_cmsm.html 8KB
api_cmsm.html 8KB
install.html 7KB
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tutorials.html 6KB
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index.html 6KB
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py-modindex.html 4KB
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tox.ini 305B
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tutorial.ipynb 1.15MB
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md_example.ipynb 698KB
md_example.ipynb 698KB
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hierarchical_clustering_basics.ipynb 678KB
hierarchical_clustering_basics.ipynb 678KB
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algorithm_explained.ipynb 561KB
algorithm_explained.ipynb 561KB
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scikit_learn_datasets.ipynb 361KB
scikit_learn_datasets.ipynb 361KB
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bm.ipynb 101KB
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basic_usage.ipynb 45KB
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basic_usage.ipynb 45KB
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data_input_formats.ipynb 20KB
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