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k-means-constrained

K均值聚类算法的约束优化实现

k-means聚类算法机器学习数据挖掘PythonGithub开源项目

k-means-constrained库为K均值聚类算法引入了簇大小约束功能。它巧妙地将簇分配问题转化为最小成本流问题，并借助Google OR-Tools的C++实现高效求解。作为scikit-learn KMeans的扩展，该库保持了兼容的API设计，适合需要精确控制簇规模的聚类应用场景。支持Python 3.8+环境，可通过pip便捷安装。

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介绍相关项目
KubeCube - 多集群Kubernetes管理平台
GithubKubeCubeKubernetes多租户多集群管理容器平台开源项目
KubeCube是开源的多集群Kubernetes管理平台，提供可视化资源管理和多租户功能。它简化应用部署和生命周期管理，集成监控和日志审计。支持多租户隔离、统一认证、热插拔和开放API，助力企业高效构建容器云平台，实现精细化的资源管理和访问控制。
fklearn - 通过函数式编程简化机器学习问题的解决方案
Apache许可证Githubfklearnscikit-learn功能编程开源项目机器学习
fklearn基于函数式编程原则，旨在简化实际机器学习问题的解决。其核心原则包括：模型验证应反映真实情况、生产模型应与已验证模型一致、模型可快速投产，以及结果的可重复性和易于深入分析。用户可通过pip或源码安装fklearn，并可参考详尽文档和社区支持以快速入门。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库，专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法，能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用，可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发，提供C++和Python接口，支持CPU和GPU计算，为高维向量处理提供了高效解决方案。
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GithubKubernetesPrometheus容器配置开源项目成本节约资源优化
KRR是一款优化Kubernetes集群资源分配的命令行工具。通过分析Prometheus中的Pod使用数据，KRR为CPU和内存提供适当的请求和限制建议，有助于降低成本和提高性能。该工具无需安装额外Agent，支持多种数据源，并提供可扩展的推荐策略。KRR还通过免费SaaS平台提供可视化解释，帮助用户了解资源使用情况。根据研究，使用KRR可能节省高达69%的云计算成本。
scikit-fda - Python实现的功能数据分析库
GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学
scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。
threadpoolctl - Python库优化科学计算线程池资源管理
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threadpoolctl是一个Python库，专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量，有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口，threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用，从而优化计算效率，提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时，适用范围广泛，是科学计算领域的实用工具。
geoopt - 黎曼流形优化的PyTorch扩展库
GithubPyTorchgeoopt开源项目流形深度学习黎曼优化
geoopt是一个专门用于黎曼流形优化的PyTorch扩展库。它提供多种黎曼流形、优化器和采样器,实现流形感知优化。该库支持自定义张量和参数,包括投影、平行传输等流形操作,以及RiemannianSGD、RiemannianAdam等优化器。geoopt适用于非欧几里得空间中的各类机器学习任务优化。
ml_hacks - 机器学习实践与教程资源集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习算法聚类
ml_hacks项目是一个机器学习资源库，收录了多种算法实现和教程。内容涵盖参数调优、集成学习、异常检测等实践示例，以及机器学习入门、数据分析等基础教程。项目还包括核方法、类别不平衡等专题研究，并提供深度学习和PyTorch相关材料，适合不同水平的学习者参考。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
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PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接，使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习，支持图像、视频和图形的数据类型，涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念，通过减少重复、再利用资源和回收学习模型，实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像，利用多源知识做出准确且可解释的预测。
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