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搜索资源 - spectral clustering
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Spectral Python (SPy) is a python package for reading, viewing, manipulating, and classifying hyperspectral image (HSI) data. SPy includes functions for clustering, dimensionality reduction, supervised classification, and more.
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通过演化聚类算法对高光谱图像进行超平面分割，有成像功能，对应高光谱图像文件为HD5格式-Through the evolutionary clustering algorithm for high-spectral image hyper-plane partition, there are imaging features, the corresponding hyperspectral image file format for the HD5
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新颖的K均值聚类算法，以SAM作为两个向量的距离度量，取代原始的向量间的距离-Multi-spectral K-mean clustering with SAM as spectral similarty
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利用单向链表结构绘制聚类谱系图的算法，该算法适合用于做聚类分析项目中-One-way linked list structure using spectral graph drawing clustering algorithm used for cluster analysis for the project
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The basis for this comparison is a song’ s musical ‘ fingerprint’ , which is computed by
clustering a set of spectral features represented by the Mel-Frequency Cepstral Coefficients
(MFCC) of the audio signal. This fingerprint not onl
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浙大蔡登，何晓飞写的降维，特征选择等机器学习的源码
包括：谱回归，降维，特征选择，主题模型，矩阵分解，稀疏编码，哈希，聚类，主动学习，矩阵学习。
是一个很好的机器学习源码资料。-cCaideng s code for Machine learning,include
Spectral regression : (a regression framework for efficient dimensionality reduction)
Dimensionality reduct
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谱曲率聚类的一个demo.此工具栏包含了Matlab实现的光谱曲率聚类算法-Spectral Curvature Clustering.Matlab code to run Spectral Curvature Clustering
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是一种双隐层反向传播神经网络，基于欧几里得距离的聚类分析，与理论分析结果相比，在matlab R2009b调试通过，music高阶谱分析算法。- Is a two hidden layer back propagation neural network, Clustering analysis based on Euclidean distance, Compared with the results of theoretical analysis, In matlab R2009b debug
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采用波束成形技术的BER计算，是信号处理的基础，有信道编码，调制，信道估计等，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，对信号进行频谱分析及滤波。- By applying the beam forming technology of BER Is the basis of the signal processing, Channel coding, modulation, channel estimation, Using MATLAB dynamic clustering or ite
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以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过
运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析
算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多
流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、
工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处
理方法优化了算法的计算效率(Based on the basic spectral clustering algorith
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谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。(Spectral clustering is an algorithm evolved from graph theory, and has been widely u
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Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation (UC Berkeley)
MATLAB/C++混编
Arbela?ez, P., Maire, M., Fowlkes, C., & Malik, J. (2011). Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
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谱聚类matlab代码，聚类分析可用，内附简单实验及部分参考论文，代码可自行修改，精度可调(Matlab code for spectral clustering , enclosed a simple experiment, which can be modified. Accuracy of sigma is adjustable.)
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Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010.(We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method fo
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Project Report on
Ordinal MDS and Spectral Clustering on Students Knowledge and Performance
Status and Toy Data
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论文用的数据，非常实用。里面附带了论文的代码(The data set used in this paper is very practical)
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谱聚类的matlab实现demo，有谱聚类实现代码，还附带简单的kmeans代码(The spectrum clustering matlab implements demo, with spectral clustering implementation code, with simple kmeans code)
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本程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法：
陈建生，李正琴，黄波，线性光谱聚类超像素，IEEE图像处理学报，第26卷，第7期，3317-3330页，2017.
李正琴，陈建生，利用线性光谱聚类的超像素分割，IEEE计算机视觉与模式识别会议，2015年6月。
2017年6月20日(This program demonstrates the LSC superpixel segmentation method proposed in the following pa
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聚类的算法，包括K-means，密度聚类，密度比聚类，谱聚类等(Clustering algorithm, including k-means, density clustering, density ratio clustering, spectral clustering, etc)
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聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一，对聚类准则进行了总结，对五类传统的聚类算法的研究 现状和进展进行了较为全面的总结，就一些新的聚类算法进行了梳理，根据样本归属关系、样本数据预处理、 样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近 20多个新算 法，如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚 类等，分别进行了详细的概括。(Clustering analysis is one of the impor
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