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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
mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。
hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台
GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储
Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。
pytorch_scatter - 优化分散操作的 PyTorch 扩展库
CPUGPUGithubPyTorch开源项目数据处理高性能计算
该扩展库为PyTorch提供了高效的稀疏更新和分段操作，包含scatter、segment_coo和segment_csr，支持sum、mean、min和max等归约方式。操作可适用于不同数据类型，并支持CPU和GPU。复合功能包括scatter_std、scatter_logsumexp、scatter_softmax和scatter_log_softmax。安装过程简单，适用于各大操作系统和PyTorch/CUDA组合。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
causal-learn - 强大的Python因果发现工具包
GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习
causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。
keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化
KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具，可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间，并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好，便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+，并提供详细的开发者指南和API参考文档。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型，并具有丰富的层和辅助函数，方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集，是数据科学和机器学习项目的理想工具。
modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库，可在本地文件系统或多种云存储（如AWS、GCP、Azure）中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器，支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载，也可用作命令行工具。支持多个机器学习库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
crane - 开源Kubernetes资源管理与成本优化平台
CraneFinOpsGithubKubernetes云资源分析开源项目成本优化
Crane是一个专注于Kubernetes集群资源管理和成本优化的开源平台。它提供成本可视化、优化评估、资源推荐、预测式自动扩缩容、负载感知调度和增强QoS的混部功能。作为FinOps基金会认证解决方案，Crane不仅优化云资源成本，还保障应用性能，为企业提供全面的云资源管理方案。
conda - 多语言支持的跨平台环境管理工具
AnacondaGithubPythonconda包管理器开源项目环境管理
Conda是一款跨平台的环境管理工具，支持多种编程语言。它能够轻松创建独立的开发环境，包括C语言库。Conda采用Python编写，使用BSD开源许可证。通过简单的命令行接口，用户可以安装、更新和管理软件包，以及创建和切换环境。此外，Conda还允许构建和分享自定义包，广泛应用于数据科学和机器学习领域。
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