official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数
self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用）
两者可以相互比较看手写函数效果如何。
model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。
由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量
函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢
代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi
这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差
运行方法：
安装相应需求的库，直接运行official_classifica
2021-07-05 01:14:48
6.04MB
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购买前请先阅读下方详细资源介绍，并私信了解更多相关内容。
资源介绍：https://blog.csdn.net/QQ438152470/article/details/118167650
保证运行，若无法运行或想要修改功能请私信留言。
2021-07-04 21:03:18
4.65MB
R2V32是一款图片矢量化软件。本版本已完美破解。R2V32的软件系统将强有力的智能自动数字化技术与方便易用的菜单驱动图形用户界面有机地结合到 Windows 环境中，为用户提供了全面的自动化光栅图像到矢量图形的转换，它可以处理多种格式的光栅（扫描）图像，是一个可以用扫描光栅图像为背景的矢量编辑工具。由于该软件的良好的适应性和高精确度，其非常适合于 GIS、地形图、CAD 及科学计算等应用。
2021-07-03 19:16:42
2.18MB
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20210702-华泰证券-福耀玻璃-3606.HK-量化全景天幕的普及趋势.pdf
2021-07-03 10:02:43
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Forex 历史中心各货币对外汇交易数据，时间区间为 2001.01.01 到 2012.01.01。
序列时间粒度为 1秒。 货币对包括：澳元-日元（AUDJPY.zip）、澳元-美元（AUDUSD.zip）、瑞士法郎-日元（CHFJPY.zip）、欧元-加元（EURCAD.zip）、欧元-瑞士法郎（EURCHF.zip）、欧元-英镑（EURGBP.zip）、欧元-日元（EURJPY.zip）、欧元-美元（EURUSD.zip）、英镑-瑞士法郎（GBPCHF.zip）、英镑-日元（GBPJPY.zip）、英镑-美元（GBPUSD.zip）、新西兰元-日元（NZDJPY.zip）、新西兰元-美元（NZDUSD.zip）、美元-加元（USDCAD.zip）、美元-日元（USDJPY.zip）、白银-美元（XAGUSD.zip）、黄金-美元（XAUJPY.zip）。
2021-07-02 17:15:55
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本实验实现的是利用LSTM (长短期记忆神经网络) 进行股票预测，通过本次实验，你将了解股票预测的方法、股票预测的数据集处理技巧、LSTM模型搭建以及训练过程等等，除此之外，你还将看到Paddlepaddle框架实现深度学习的一个十分清晰的结构流程，加深你对Paddlepaddle的了解。
2021-07-02 14:50:17
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