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搜索资源 - spectral clustering
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谱聚类算法，用于提取图像特征，然后进行聚类。多用于图像识别。-Spectral clustering algorithm for image feature extraction, and clustering. Used for image recognition.
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谱流行多聚类算法，能够提取图像多个特征，更加精确的对图像进行聚类处理-Popular multi-spectral clustering algorithms to extract features images of a plurality, more accurate image clustering process
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低秩谱聚类分析包括2015年研究生数学建模B题的论文及相关程序，做的不好，但可供参考。开发平台是matlab-Low rank spectral clustering analysis includes the papers and related procedures of the research on the mathematical modeling of B in 2015. Development platform is matlab
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2015研究生数学建模大赛B组第三小题，利用谱多流形聚类写的人脸聚类算法-2015 graduate mathematical modeling contest B group third questions, using multi spectral clustering algorithm of face manifold clustering to write
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谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。
该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
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2015年9月研究生数学建模大赛第二大题源代码，采用多流形谱聚类的方法，识别各种形状-检测到中文英语
2015年9月研究生数学建模大赛第二大题源代码，采用多流形谱聚类的方法，识别各种形状
In September 2015, the second major problem source code of the graduate students mathematical modeling contest, using the method of multi manifold s
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用改进的谱聚类算法一个标准人脸库进行了分类，效果很好-20 photos of 3 persons are classified correctly using modified spectral-clustering
which may be useful to you
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人工生成三个同心圆数据，分别用传统谱聚类算法和NJW算法进行分类，都得到很好的效果-Three concentric circles artificially generated data, respectively, with the traditional spectral clustering and classification algorithms NJW, have been very good results
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谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。
该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the reprodu
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完成三个聚类算法：k-means，非负矩阵分解，谱聚类-Please implement three clustering algorithms: k-means, clustering by non-negative matrix factorization (NMF), and spectral clustering.
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Spectral clustering with eigenvector selection based on entropy ranking
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可伸缩的约束谱聚类论文，效果挺不错的，值得学习-Scalable constraints spectral clustering
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spectral clustering using python
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基于Nystrom的约束谱聚类，通过Nystrom取样的方式有效降低维度，提高求解速度-Nystrom spectral clustering based on constraints, sampling by Nystrom way to reduce the dimensions and improve the solution speed
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Robust Multi-View Spectral Clustering via Low-Rank and Sparse Decomposition
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实现selftuning Spectral clustering算法(selftuning Spectral clustering)
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谱聚类熵值排列通过求n 个二次规划问题，就可以求得相似度矩阵W，降低了谱聚类算法对参数的敏感性，使算法更稳定(Clustering Entropy Ranking By finding n quadratic programming problems, we can obtain the similarity matrix W, which reduces the sensitivity of the spectral clustering algorithm to the parameters
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实现点的聚类，并用做图像分割，来源是文章：Self-Tuning Spectral Clustering
(作者: Lihi Zelnik-Manor, Pietro Perona )(point clustering and image segmentation, algorithm is from paper:Self-Tuning Spectral Clustering(author: Lihi Zelnik-Manor, Pietro Perona ))
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谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成(Spectral clustering can distinguish arbitrary sample space and converge to the global optimal solution, the basic idea i
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5基于快速谱聚类的图像分割算法 5 image segmentation algorithm based on fast spectral clustering(5 image segmentation algorithm based on fast spectral clustering)
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