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k-means-constrained:K均值聚类-受最小和最大聚类大小限制
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k均值约束 K-均值聚类实现,可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。 通过将K-means实现公式化为最小成本流(MCF)线性网络优化问题,它可以修改集群分配步骤(EM中的E)。 然后,使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题,并使用这是一种快速的C ++实现)。 该软件包的灵感来自 。 Bradley等人提出的原始最低成本流(MCF)网络。 已被修改,因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。 该代码基于并实现了相同的 。 参考: 安装 您可以从PyPI安装k-means-constrained: pip install k-means-constrained 在Python 3.6及更高版本中受支持。 例子 可以在API文档中找到更多详细信息。 >> > from k_means_constrained import KMeansConstrained >> > i
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k-means-constrained:K均值聚类-受最小和最大聚类大小限制 (159个子文件)
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k_means_.html 66KB
k_means_.html 64KB
base.html 36KB
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py-modindex.html 4KB
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index.html 4KB
modules.html 4KB
MANIFEST.in 125B
tox.ini 433B
objects.inv 375B
cython_benchmark.ipynb 9KB
jquery-3.5.1.js 281KB
jquery-3.4.1.js 274KB
jquery.js 87KB
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underscore.js 12KB
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doctools.js 9KB
theme.js 5KB
html5shiv-printshiv.min.js 4KB
searchindex.js 3KB
html5shiv.min.js 3KB
badge_only.js 934B
documentation_options.js 355B
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Makefile 2KB
Makefile 634B
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README_dev.md 814B
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README.md 75B
.nojekyll 0B
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environment.pickle 74KB
environment.pickle 69KB
file.png 286B
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funcsigs.py 29KB
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validation.py 16KB
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base.py 9KB
test_k_means_constrained_.py 8KB
funcsigs.py 5KB
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extmath.py 4KB
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exceptions.py 1KB
mincostflow_vectorized.py 832B
__init__.py 370B
fixes.py 270B
fixes.py 258B
__init__.py 87B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
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README 2KB
index.rst 638B
fontawesome-webfont.svg 434KB
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蕾拉聊以色列
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