clustering

Einfaches Clustern von Kartenannotationen 📍

Foldseek ermöglicht schnelle und sensitive Vergleiche großer Strukturdatensätze.

Taschengroße multimodale KI für Inhaltsverständnis und -generierung über mehrsprachige Texte, Bilder und 🔜 Videos, bis zu 5x schneller als OpenAI CLIP und LLaVA 🖼️ & 🖋️

Zeitreihen-Distanzen: Dynamic Time Warping (schnelle DTW-Implementierung in C)

pyclustering ist eine Data-Mining-Bibliothek für Python und C++.

Sammlung verschiedener in R implementierter Algorithmen

Eine schlanke C++-Bibliothek zur Verarbeitung von Punktwolken-Daten.

RAFT enthält grundlegende, weit verbreitete Algorithmen und Primitiven für Machine Learning und Information Retrieval. Die Algorithmen sind CUDA-beschleunigt und bilden Bausteine zur einfacheren Erstellung von Hochleistungsanwendungen.

EliasDB a graph-based database.

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering ist eine Sammlung von SOTA- und neuartigen Deep-Graph-Clustering-Methoden (Papers, Codes und Datensätze).

iodine – HTTP / WebSockets-Server für Ruby mit Pub/Sub-Unterstützung

Ein auf scikit-learn basierendes Modul für Multi-Label- und andere Klassifikationen

Eine umfassende Bibliothek für maschinelles Lernen und numerische Berechnungen. Anwendung von Machine Learning mit Rust auf Basis von Ersten Prinzipien.

Ein Hochleistungs-HTTP-Server für Ruby

🤖 MATLAB/Octave-Beispiele gängiger Machine-Learning-Algorithmen mit Codebeispielen und mathematischen Erklärungen

Ein robuster Streaming-Log-Template-Miner basierend auf dem Drain-Algorithmus

cuVS – eine Bibliothek für Vektorsuche und Clustering auf der GPU

ELKI Data Mining Toolkit

InfluxDB Cluster – Open-Source-Alternative zu InfluxDB Enterprise

Vielseitiges Open-Source-Tool für die Mikrobiomanalyse

React Native Karten-Clustering für Android und iOS

Einfache Fuzzy-Suche, Information Retrieval und NLP-Bausteine für JavaScript.

Code für Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media)

MOA ist ein Open-Source-Framework für Big-Data-Stream-Mining mit einer Sammlung von Machine-Learning-Algorithmen und Evaluierungswerkzeugen

BanditPAM C++-Implementierung und Python-Paket

Apache Commons Math

C# .NET NoSQL-Datenbankmanagementsystem (Key-Value, Objektspeicher, eingebettete Textsuche, semantische Suche, Vektorebene) mit ACID-Unterstützung und Multi-Paradigma-Ansatz.

Visuelle Gruppierung von E-Mails nach Absender, Domain und mehr zur Identifizierung von Datenmüll

[EMNLP'25 findings] Ein benutzerfreundliches Graph RAG-System, das hierarchisches Wissen nutzt.

Python-Implementierung der (eingeschränkten) Spektral-Clustering-Algorithmen aus Googles Forschungsarbeiten zur Sprecherdiarisierung