Alternatives and similar repositories for Clustering-Algorithms

Users that are interested in Clustering-Algorithms are comparing it to the libraries listed below

• haoyuhu / cluster-analysis
  K-Means++(HCM), Fuzzy C-Means(FCM), Hierarchical Clustering, DBscan
  ☆377Updated 4 months ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆53Updated 7 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
  本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集
  ☆37Updated 5 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆79Updated 5 years ago
• digfound / ML-Experiments
  整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码，欢迎各位码友讨论交流。
  ☆114Updated 7 years ago
• wrayzheng / gmm-em-clustering
  高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现。
  ☆200Updated 6 years ago
• Dodo0000 / Cluster
  聚类算法。实现Kmeans，DBSCAN以及谱聚类
  ☆62Updated 7 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆414Updated last year
• zhaoxingfeng / PCA
  主成分分析，Principal Component Analysis(PCA)
  ☆48Updated 8 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆147Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆76Updated 5 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆210Updated 5 years ago
• xiefan-guo / Fuzzy-c-Means-Algorithms
  项目基于论文《Fuzzy c-Means Algorithms for Very Large Data》，使用Python语言实现FCM算法及其扩展算法，包括FCM、spFCM、oFCM、kFCM、reskFCM、spkFCM、okFCM。
  ☆66Updated 6 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆352Updated 5 years ago
• Rudo-erek / decision-tree
  基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法
  ☆41Updated 6 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆156Updated 8 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆56Updated 5 years ago
• Happyxianyueveryday / statslibrary
  统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现
  ☆77Updated 5 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆44Updated 5 years ago
• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
  ☆46Updated 6 years ago
• RobinLuoNanjing / MachineLearning_Ng_Python
  吴恩达机器学习算法Python实现，附详细的代码注释。
  ☆83Updated 4 years ago
• gotgith / Machine-Learning-
  使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
  ☆48Updated 6 years ago
• Anonymoushhh / Ensemble_Learning
  使用5-6个模型（可以是knn svm 贝叶斯等等）用投票的方式做一个集成学习对MNIST数据集进行分类。
  ☆24Updated 6 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆482Updated last year
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆111Updated 4 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• dengsiying / K-Means-improvement
  K-Means聚类算法及其改进
  ☆32Updated 7 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 6 years ago
• qpp117 / DeepLearning_BaseOnTensorFlow
  基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)
  ☆54Updated 7 years ago