elki

Java开源数据挖掘框架聚焦聚类和异常检测研究

ELKI是一个Java开源数据挖掘框架，重点研究聚类分析和异常检测算法。该框架提供了众多可参数化的算法和数据索引结构，以提升性能和扩展性。ELKI采用模块化设计，方便研究人员和学生进行扩展，并鼓励贡献新方法。作为一个公平、实用的算法评估和基准测试平台，ELKI支持多种数据类型、距离度量和文件格式。

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介绍相关项目

egads - 开源时间序列异常检测Java库

EGADSGithubJava库开源软件开源项目时间序列异常检测自动化监控

EGADS是一个开源Java库,用于自动检测大规模时间序列数据中的异常。它采用模块化架构,包含时间序列建模和异常检测两个主要组件,支持多种模型和算法。EGADS可扩展性强,易于集成到现有监控系统中,适用于多种应用场景。该库仅依赖Java,部署简单,为大规模时间序列异常检测提供高效解决方案。

djl - 简洁易用的Java深度学习框架，支持多引擎切换

Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习

Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架，提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能，用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务，支持从模型加载到训练和推理的全流程操作，简化深度学习模型的集成。

hdbscan - 灵活高效的层次密度聚类算法

GithubHDBSCAN密度聚类开源项目数据分析机器学习聚类算法

HDBSCAN是一种高性能的层次密度聚类算法，能够处理不同密度的聚类并对参数选择更加稳健。该算法主要参数直观易选，无需复杂调优，适合探索性数据分析。HDBSCAN具有快速可靠的特点，能返回有意义的聚类结果。此外，它还支持异常检测和分支检测，并提供可视化工具辅助理解聚类结果。该开源项目在GitHub上提供详细文档和示例，支持Python 2和3版本。

elasticsearch - 高性能分布式搜索和分析引擎支持海量数据实时处理

ElasticsearchGithub分析引擎向量数据库开源项目搜索引擎数据存储

Elasticsearch是一款开源的分布式搜索和分析引擎，同时也是可扩展的数据存储和向量数据库。它专为生产环境优化，提供卓越的速度和相关性。作为Elastic Stack的核心组件，Elasticsearch支持近实时处理海量数据、执行向量搜索以及与生成式AI应用集成。它广泛应用于全文搜索、日志分析、指标监控、应用性能管理和安全日志等领域，为组织提供强大的数据处理和分析能力。

datumbox-framework - Datumbox开源机器学习和统计框架

Apache许可证DatumboxGithubJava开源开源项目机器学习框架

Datumbox是一个Java编写的开源框架，支持多种机器学习算法和统计方法，能够处理大规模数据集。它包含已实现的多种算法、预训练模型和丰富的代码示例，帮助用户快速进行情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等任务。该框架使用语义版本控制，最新版本可通过Maven Central获取。用户可以通过官方博客和示例了解更多使用方法。有关Bug报告或代码贡献，请访问GitHub仓库。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

jkes - 将Java、Kafka和ElasticSearch集成的全功能搜索解决方案

ElasticSearchGithubJavaJkesKafka开源项目搜索框架

Jkes是一个整合Java、Kafka和ElasticSearch技术的搜索框架。它采用注解驱动的JPA风格对象/文档映射，并提供RESTful API进行文档搜索。该框架支持自动索引更新和删除，同时提供灵活的查询接口。Jkes易于集成，可扩展性强，适合需要高性能搜索功能的Java应用。其架构支持多租户平台，为后续引入机器学习搜索排序功能做好了准备。

OpenELM - 基于语言模型的进化搜索开源库

AI生成GithubOpenELM开源库开源项目语言模型进化算法

OpenELM是一个开源库，致力于在代码和自然语言领域实现基于语言模型的进化搜索。它支持MAP-Elites等多种进化算法，集成了本地和API调用的语言模型，并提供了包括Sodarace和图像生成在内的多个基准环境。该项目旨在为不同计算能力的用户提供简单易用的接口，展示语言模型进化的潜力。

HdrHistogram - 高精度动态范围直方图库

GithubHdrHistogramJava开源项目性能监控数据分析直方图

HdrHistogram是一个开源的高动态范围直方图库，用于记录和分析可配置整数范围内的采样数据。它具有高精度、固定内存占用和快速记录特性，适用于延迟和性能敏感应用的统计分析。该库支持多种编程语言，提供多种数据迭代方式，可进行百分位数、均值和标准差等统计分析。

tribuo - 提供分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库

GithubJavaTribuo分类回归开源项目机器学习

Tribuo是一个用于分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库。它提供加载、特征处理和数据转换的完整解决方案，并包括评估所有预测类型的类。Tribuo支持通过配置文件重复构建模型，并允许模型序列化以便跨平台部署。该库还集成了TensorFlow、ONNX和XGBoost等流行机器学习工具，并兼容多种Java平台版本。该项目由Oracle Labs领导，欢迎社区贡献。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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