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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
skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库
GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型
skglm是一个开源Python库，专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器，完全兼容scikit-learn，并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器，灵活性高。skglm在处理大型数据集时，性能最高可达scikit-learn的100倍。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目，包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计，实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持，推动了隐私计算领域的发展。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。
meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库
GithubMeerkat开源库开源项目数据可视化未结构化数据机器学习模型
Meerkat是一个开源的Python库，专为可视化、探索和注释各类数据集而设计，特别适合处理非结构化数据类型（如文本、PDF、图像和视频）。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合，无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型，实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件，适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。
mlpack - C++机器学习库mlpack：支持多语言绑定，高性能与易用性兼备
C++GithubNumFOCUSmlpack开源项目机器学习绑定
mlpack是一个高效的C++机器学习库，以纯头文件形式实现，支持Python、R、Julia和Go等多语言绑定。它特别适用于快速原型开发和高性能产品部署。mlpack提供广泛的机器学习算法和便捷的命令行程序，用户可以通过详细的文档和多种入门指南快速掌握使用方法。同时，mlpack支持多种系统和自定义构建选项，以满足广大开发者和研究者的需求。
handson-unsupervised-learning - Python实现无监督学习的实用指南
GithubPythonTensorFlowscikit-learn开源项目无监督学习机器学习
该项目为Python无监督学习提供实践指南,介绍scikit-learn和TensorFlow框架处理未标记数据的方法。涵盖聚类、降维、生成模型等算法,并提供代码示例。项目包含Windows、macOS环境配置说明,支持GPU加速。内容涉及模式发现、异常检测、自动特征工程等应用,适合机器学习从业者参考学习。
kube-opex-analytics - 开源Kubernetes资源分析与成本优化解决方案
GithubKubernetes命名空间统计容量规划开源项目成本优化资源使用分析
kube-opex-analytics是一个开源的Kubernetes资源分析工具，专注于成本优化。它通过跟踪集群资源消耗，生成小时、日、月维度的使用报告，帮助组织优化开支。该工具提供命名空间级资源统计、非可分配容量分析、集群使用情况和资源效率评估等功能。借助内置仪表板和Prometheus导出器，kube-opex-analytics为技术和财务团队提供数据支持，助力决策制定。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库，专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度，提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化，Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目，它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案，正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案
GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习
scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类，涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法，性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境，配有详细文档和示例，简化了Node.js中的机器学习应用。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。
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