基于分层熵子图的聚类算法：LEGClust

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annu

K-prototypes算法是结合了K-Means与K-modes算法，专门用于处理混合属性数据。它解决了数值属性和分类属性同时存在的情况。具体而言，数值属性通过K-means方法得到聚类中心P1，而分类属性则通过K-modes方法得到聚类中心P2。然后，通过加权组合这两个中心来计算距离度量D，权重a决定了分类属性在计算中的重要性。更新簇中心的方法结合了K-Means与K-modes的更新策略。

利用JAVA语言设计的面向对象的基于DBSCAN算法的数据分类技术，充分发挥其在数据处理中的优势和效果。

基于博客数据的社区识别算法，该算法将博客视为一个分层结构，通过对博客文章的内容和链接关系分析，识别出社区。

研究不确定图数据中的紧密子图挖掘问题，利用加权不确定图模型，以子图期望密度和顶点期望度数度量紧密程度。算法基于贪心迭代，优化执行过程，保证结果达到2近似比，并且确保高效率和正确性。研究还证明了带顶点限制的紧密子图挖掘问题的NP难度，该算法相比其他方法更快速高效。

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

该算法将网格原理应用于基于密度树的聚类算法，提高效率，降低I/O开销。

K-子空间算法是一种聚类方法，其思路类似于 K-均值算法，都可以将数据划分到不同的簇中。

K-medoids 算法，顾名思义，和 K-means 类似，不过它可不直接用数据的平均值来做参照点哦。它选择的是聚类中最“中间”的数据，叫做中心点。基本思路就是随机挑选出 K 个数据点，根据最近的中心点来分配每个对象，之后再逐步迭代更新中心点，直到聚类效果不再有改进为止。它的优点？嗯，相比 K-means，它对离群点的敏感度更低，适用于一些不规则分布的情况，挺实用的。你如果想要做一些聚类任务，不妨试试 K-medoids，它在一些复杂数据集时有优势。