Alternatives and similar repositories for k-means-python3-:

Users that are interested in k-means-python3- are comparing it to the libraries listed below

• 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
  ☆45Updated 6 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
  ☆39Updated 5 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
  ☆152Updated 8 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
  ☆81Updated 4 years ago
• DeerZhifan / Clustering-Algorithms
  基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法
  ☆67Updated 5 years ago
• YiFraternity / OS-K-Means
  现有聚类算法面向高维稀疏数据多未考虑类簇可重叠和离群点的存在，导致聚类效果不理想。针对此，提出一种可重叠子空间K-Means聚类算法(An Overlapping Subspace K-Means Clustering Algorithm, OS-K-Means)。给出类簇…
  ☆30Updated 5 years ago
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆18Updated 3 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆45Updated 9 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆126Updated 5 years ago
• dengsiying / K-Means-improvement
  K-Means聚类算法及其改进
  ☆31Updated 6 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
  ☆43Updated 5 years ago
• Shi-Lixin / Machine-Learning-Algorithms
  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
  ☆207Updated 5 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
  ☆54Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆70Updated 5 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 5 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。
  ☆23Updated 5 years 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
  ☆52Updated 7 years ago
• lvbohui / fuzzy_cluster
  模糊聚类算法及其改进算法
  ☆14Updated 3 years ago
• SaulZhang / EvolutionNeuralNetwork
  A small project abot GA and ANN，基于TensorFlow实现基于遗传算法的神经网络结构搜索技术，在威斯康星乳腺癌细胞分类的数据集上面进行实验，并与传统的机器学习的分类算法进行对比，验证该算法的结果的优劣性。
  ☆35Updated 4 years ago
• fuqiuai / datamining_algorithms
  用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法
  ☆78Updated 6 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆469Updated last year
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆30Updated 8 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• xiaogp / track_sequence_anomaly_detection
  由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测
  ☆70Updated 5 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 5 years ago
• cainsmile / GA_for_Feature_Selection
  使用遗传算法结合决策树做特征选择/Using genetic algorithm for feature selection with decision tree
  ☆24Updated 6 years ago