clustering

Agrupación sencilla de anotaciones en mapas 📍

Foldseek permite comparaciones rápidas y sensibles de grandes conjuntos de estructuras.

IA multimodal de bolsillo para la comprensión y generación de contenido en textos multilingües, imágenes y próximamente video, hasta 5 veces más rápida que OpenAI CLIP y LLaVA.

Distancias de series temporales: Dynamic Time Warping (implementación rápida de DTW en C)

pyclustering es una biblioteca de minería de datos en Python y C++.

Colección de diversos algoritmos implementados en R.

Una biblioteca ligera de C++ para trabajar con datos de nubes de puntos

RAFT contiene algoritmos y primitivas fundamentales ampliamente utilizados para el aprendizaje automático y la recuperación de información. Los algoritmos están acelerados por CUDA y forman bloques de construcción para escribir aplicaciones de alto rendimiento con mayor facilidad.

EliasDB a graph-based database.

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering es una colección de métodos de agrupamiento de grafos profundos novedosos y de vanguardia (artículos, códigos y conjuntos de datos).

iodine - Servidor HTTP / WebSockets para Ruby con soporte para Pub/Sub

Un módulo basado en scikit-learn para clasificación multietiqueta y otros

Una biblioteca integral para aprendizaje automático y computación numérica. Aplica Machine Learning con Rust aprovechando los principios fundamentales.

Un servidor HTTP de alto rendimiento para Ruby.

Ejemplos en MatLab/Octave de algoritmos populares de machine learning con explicaciones de código y matemáticas.

Un robusto extractor de plantillas de logs basado en el algoritmo Drain

cuVS: una biblioteca para búsqueda vectorial y clustering en la GPU

Kit de herramientas de minería de datos ELKI

InfluxDB Cluster: alternativa de código abierto a InfluxDB Enterprise.

Herramienta versátil de código abierto para el análisis de microbiomas.

Agrupación de marcadores (clustering) en mapas para React Native, tanto para Android como para iOS.

Componentes básicos de JavaScript para coincidencia difusa, recuperación de información y PNL.

Código para Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media)

MOA es un framework de código abierto para la minería de flujos de Big Data. Incluye una colección de algoritmos de aprendizaje automático (clasificación, regresión, clustering, detección de valores atípicos, detección de deriva de conceptos y sistemas de recomendación) y herramientas para su evaluación.

Implementación en C++ y paquete de Python para BanditPAM.

Apache Commons Math.

Sistema de gestión de bases de datos C# .NET NoSQL multiparadigma con ACID, que incluye almacenamiento de clave-valor, almacenamiento de objetos, búsqueda de texto, búsqueda semántica y capa vectorial.

Agrupa visualmente tus correos electrónicos por remitente, dominio y más para identificar el desperdicio.

[Hallazgos de EMNLP'25] Un sistema Graph RAG fácil de usar que utiliza conocimiento jerárquico.

Reimplementación en Python de los algoritmos de clustering espectral (restringidos) utilizados en los artículos de diarización de hablantes de Google.