序列聚类

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基于时间序列的模糊循环聚类
基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。
基于时间序列的聚类分析算法实现
该资源提供基于时间序列的聚类分析算法实现,适用于股票时间序列等数据分析,资源代码库:clustering-algorithms-master
生物序列聚类研究中的数据挖掘应用
生物序列聚类研究在数据挖掘技术的指导下取得了重要进展。
基于全局特征和核力场的时间序列聚类研究
聚类分析在时间序列数据挖掘中扮演着至关重要的角色,是众多领域应用的关键,例如医学图像分析、气象预测和金融市场分析等。然而,如何有效地对长时间序列进行聚类分析仍然是一个具有挑战性的课题。 本研究提出了一种基于全局特征和核力场的长时间序列聚类方法。该方法首先提取时间序列的全局特征,然后利用核力场对这些特征进行聚类。实验结果表明,该方法能够有效地对长时间序列进行聚类,并且具有较高的准确性和效率。
基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法——MATLAB开发
如果您使用我们的代码,请务必引用我们的论文《一种新的基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法》!论文链接:http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.026
基于 MATLAB 的直接序列扩频通信系统仿真中个体聚类
2.1 个体聚类 2.1.1 数据格式 类似 POPGENE,数据格式对于聚类至关重要。首先,在 Excel 中输入所有个体数据,注意使用 2003 版本。然后,将数据转换为软件可识别格式。为此,打开软件并按照以下步骤操作: 选择“文件”→“编辑文件” 选择“XLS”文件类型并选择数据文件 执行“文件”→“另存为”并输入文件名,如 A.NTS 数据处理完成后,就可以进行聚类了。
修改序列
ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制,修改序列继续使用。
谷歌序列到序列教程Matlab代码实现
Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译(seq2seq)教程,这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型,特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器,结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识,为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。
分割聚类
聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法
Oracle 序列简介
Oracle 序列用于生成唯一且有序的数字序列。它常用于主键和时间戳等需要递增数字字段的场景。