clustering

Regroupement simplifié d'annotations sur carte 📍

Foldseek permet des comparaisons rapides et sensibles de grands ensembles de structures.

IA multimodale de poche pour la compréhension et la génération de contenu textuel, image et bientôt vidéo, jusqu'à 5 fois plus rapide qu'OpenAI CLIP et LLaVA

Distances de séries temporelles : Dynamic Time Warping (implémentation DTW rapide en C).

pyclustering est une bibliothèque de data mining pour Python et C++.

Collection d'algorithmes variés implémentés en R.

Bibliothèque C++ légère pour le traitement de données de nuages de points

RAFT contient des algorithmes et des primitives fondamentaux largement utilisés pour l'apprentissage automatique et la recherche d'informations. Les algorithmes sont accélérés par CUDA et constituent des blocs de construction pour faciliter l'écriture d'applications haute performance.

EliasDB a graph-based database.

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering est une collection de méthodes de pointe et innovantes en clustering de graphes profonds (articles, codes et jeux de données).

iodine - Serveur HTTP / WebSockets pour Ruby avec support Pub/Sub

Un module basé sur scikit-learn pour la classification multi-étiquettes et autres.

Une bibliothèque complète pour l'apprentissage automatique et le calcul numérique. Appliquez l'apprentissage automatique avec Rust en tirant parti des principes fondamentaux.

Un serveur HTTP haute performance pour Ruby

Exemples MatLab/Octave d'algorithmes de machine learning populaires avec code et explications mathématiques

Un extracteur de modèles de logs en streaming robuste basé sur l'algorithme Drain.

cuVS : une bibliothèque pour la recherche vectorielle et le clustering sur GPU.

Boîte à outils de data mining ELKI

InfluxDB Cluster - Alternative open source à InfluxDB Enterprise

Outil open-source polyvalent pour l'analyse du microbiome.

Regroupement de marqueurs (clustering) sur cartes pour React Native, compatible Android et iOS.

Outils simples de correspondance floue, de recherche d'informations et de briques de base NLP pour JavaScript.

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

MOA est un framework open source pour l'exploration de données en flux continus. Il inclut une collection d'algorithmes de machine learning (classification, régression, clustering, détection d'anomalies, détection de dérive conceptuelle et systèmes de recommandation) ainsi que des outils d'évaluation.

Implémentation C++ de BanditPAM et paquet Python

Apache Commons Math

Système de gestion de base de données NoSQL multi-paradigme ACID pour C# .NET (clé-valeur, stockage d'objets intégré, recherche textuelle, recherche sémantique, couche vectorielle).

Regroupez visuellement vos e-mails par expéditeur, domaine et plus encore pour identifier le superflu.

[EMNLP'25 findings] Un système Graph RAG facile à utiliser utilisant des connaissances hiérarchiques.

Réimplémentation en Python des algorithmes de clustering spectral (contraint) utilisés dans les articles de Google sur la diarisation du locuteur.