Alternatives and similar repositories for K-Means-improvement

Users that are interested in K-Means-improvement are comparing it to the libraries listed below

• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。
  ☆93Updated 6 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
• yingdajun / TextClassifierMLAndDLByBertOrFastnlpDemo
  以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。
  ☆32Updated 4 years ago
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆18Updated 4 years ago
• zhaohuang123 / sentiment-analysis
  以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础，完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘，并对主题事件进行细粒度的情绪分析
  ☆35Updated 6 years ago
• tin-shine / TextClassification
  基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%
  ☆43Updated 5 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 6 years ago
• kikizxd / Class-imbalanced__Credit-Card-Fraud
  分类类别不平衡，解决办法：采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重，附带信用卡诈骗案例
  ☆21Updated 5 years ago
• GGL12 / TextMining
  某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序
  ☆118Updated 6 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
• jatin24 / optimization-of-kmeans-algorithm
  K-Means is a clustering algorithm which is used for cluster analysis in data mining; it partitions the data set into k clusters. In this …
  ☆11Updated 7 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆109Updated 4 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years ago
• nlpdz / data-mining
  中文文本分类与聚类
  ☆10Updated 6 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
  ☆45Updated 6 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
  ☆69Updated 6 years ago
• wylqq312715289 / semi-supervised-1
  使用keras框架Embedding+LSTM对短文本分类-半监督
  ☆16Updated 7 years ago
• viewlei / fsauor2018
  基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析
  ☆55Updated 3 years ago
• BBKing49 / 2019CCF-BDCI
  2019ccf乘用车销量预测Top1%代码
  ☆13Updated 5 years ago
• LogicJake / tianchi_nlp
  天池零基础入门NLP - 新闻文本分类
  ☆18Updated 4 years ago
• LindgeW / sentiment-analysis-platform
  电商评论情感分析平台
  ☆14Updated last year
• moneyDboat / ConvMF
  卷积神经网络（CNN）提取影评特征构建电影推荐系统，pytorch实现
  ☆129Updated 7 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)
  ☆52Updated 7 years ago
• HanXia001 / k-means-python3-
  聚类算法k-means的简单实现
  ☆39Updated 6 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…
  ☆39Updated 5 years ago
• HeavenDuke / DeepIC
  机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务
  ☆30Updated 7 years ago
• czy1999 / Text-hotspot-mining
  文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘
  ☆43Updated 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。
  ☆115Updated 7 years ago
• Maginaaa / Sentiment-Analysis
  情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练
  ☆34Updated 6 years ago
• nkhuyu / python-LDA
  lda模型的python实现
  ☆30Updated 9 years ago