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jClust: a clustering and visualization toolbox

机译:jClust:集群和可视化工具箱

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摘要

jClust is a user-friendly application which provides access to a set of widely used clustering and clique finding algorithms. The toolbox allows a range of filtering procedures to be applied and is combined with an advanced implementation of the Medusa interactive visualization module. These implemented algorithms are k-Means, Affinity propagation, Bron–Kerbosch, MULIC, Restricted neighborhood search cluster algorithm, Markov clustering and Spectral clustering, while the supported filtering procedures are haircut, outside–inside, best neighbors and density control operations. The combination of a simple input file format, a set of clustering and filtering algorithms linked together with the visualization tool provides a powerful tool for data analysis and information extraction.
机译:jClust是一个用户友好的应用程序,它提供对一组广泛使用的聚类和派系查找算法的访问。该工具箱允许应用一系列过滤程序,并与Medusa交互式可视化模块的高级实现相结合。这些已实现的算法是k均值,亲和传播,布朗(Ber–Kerbosch),MULIC,受限邻域搜索聚类算法,马尔可夫聚类和频谱聚类,而支持的过滤过程包括理发,内外,最佳邻居和密度控制操作。简单的输入文件格式,与可视化工具链接在一起的一组聚类和过滤算法的组合,为数据分析和信息提取提供了强大的工具。

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