基于分层熵子图的聚类算法：LEGClust

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。

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 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies ( NAACL 2016 )}, month = { June }, year = { 2016 }, address = { 圣迭戈，加利福尼亚州 }。

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。

GAC 工具箱包含针对大数据集优化的一系列图聚类算法。 基于结构描述符的算法：使用图结构定义簇描述符，通过最大化描述符增量确定合并顺序。可实现 zeta 函数和路径积分等描述符，并支持自定义描述符设计。 图度链接 (GDL) 算法：性能优于归一化割和频谱聚类，速度更快。 此工具箱由 Wei Zhang 维护，邮箱：wzhang009@gmail.com。

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。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

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。

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。

基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster