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FCM聚类算法介绍
- FCM聚类算法介绍 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。 模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。
SSIM
- 图像的相似度评价代码，可用于评价自然图像的相似度，进而用于人脸识别，自然图像识别等。-Similarity Evaluation code image can be used to uate the similarity of natural images, and thus for face recognition, image recognition, and natural.
SIFT_Matlab_global-context
- SIFT特征检测算法改进，SIFT描述子加入全局向量，对局部信息相似度高的图像检测的误匹配剔除有明显改进-This paper presents a technique for combining global context with local SIFT information to produce a feature descr iptor that is robust to local appearance ambiguity and non-rigid transformation
Recommender
- 基于MovieLens数据，通过计算余弦相似度，Python语言构建的一个简单协同过滤推荐系统，并给出RMSE等测评结果-Based MovieLens data by calculating the cosine similarity, Python language to build a simple collaborative filtering systems, and the like are given RMSE uation results
SimilarityAlgorithms
- 用于相似度的检测，去重算法：DigitalSyntacticClustering、I-Match、SpotSig、RandomProjection- 显示以下内容的翻译： 用于相似度的检测,去重算法:Digital Syntactic Clustering、I-Match、SpotSig、RandomProjection 仍然翻译： 用于相似度的检测，去重算法：DigitalSyntacticClustering、I-Match、SpotSig、RandomProjection Fo
HU
- 利用HU不变矩计算待测图像与模板图的相似度-Use the invariant moment of HU to calculate the similarity between the sample and template
Ningjifeng
- 宁纪锋的文章（基于最大相似度区域合并的图像分割算法）及实现代码。-Ning Jifeng s article (image segmentation algorithm based on maximum similarity region merging) and its code.
ecoli
- 聚类是将数据对象分组成多个簇（Cluster），同一个簇内 部的任意两个对象之间具有较高的 ），同一个簇内 部的任意两个对象之间具有较高的 相似度，而属于不同簇 的两个对象间具有较高的 ，而属于不同簇 的两个对象间具有较高的 相异度。相异度可以根据描述对 象的属性值计算，对象间的距离是最常采用的度量指标。-Clustering is a data object into a plurality of clusters (the Cluster), with a clu
WordSimilarity
- 基于《知网》的相似度计算的工具，可以直接用其中的.exe文件，得到词语的义原等-HowNet word similarity
Interactive-Image-Segmentation
- 基于区域合并最大相似度的交互式图像分割算法，很好的。Interactive Image Segmentation by Maximal Similarity based Region Merging,-Interactive Image Segmentation by Maximal Similarity based Region Merging,
erzhixiangsidu_chengxu
- 基于视频拷贝检测的二值图像相似度比较的算法-Based video copy detection binary image similarity comparison algorithm
Image-thresholding
- 利用严格等价函数构建模糊相似度进行图像分割，效果很好-Use strict equivalent functions to build fuzzy similarity for image segmentation, good effect
MELPcodepaper
- 目前2.4kbps的混合激励线性预测 (MELP) 语音编码方法已经被确定为美国新的联邦语音编码标准.本文提出了一种改进的MELP语音编码方法,利用滤波器相似度和基于LPC系数分类的矢量量化技术,可以把MELP的码率降到1.7kbps以下,仍有较好的合成语音质量.-An Improved MELP Speech Coder
CompareFace
- 这个工程实现的是通过比对照片的相似度来识别人。-Implementation of this project is to identify people by comparing photos of similarity.
Image-Impaint-Based-on-Curvelet
- 基于Curvelet变换的样本块图像修复算法提高现有样本块修复算法性能。首先利用Curvelet 变换估计待修复图像的4方向特征．然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度，在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数．-Based on the sample block transform image restoration algorithm Curvelet enhance existing sample block repair algorithm performance. First
KChart
- 能够识别股票图片的相似度，根据相似度来选出长得最像的图片-Similarity can identify stock pictures, according to the similarity to elect looks most like the picture
DocDistance
- java实现的文本相似度系统，使用向量空间模型以及余弦相似度距离公式，实测可以实现2篇文本的相似度计算且有一定的效果。-Java text similarity system, using the vector space model and the cosine similarity distance formula, the measured results can be achieved two similarity of text and have some effect.
SSIM1
- 基于结构相似度的图像融合算法，利用SSIM来对红外和可见光图像进行融合。-Image fusion algorithm based on structural similarity, the use of SSIM to infrared and visible image fusion.
simrank
- simrank实现图结构相似度计算，计算各个节点相似度-Simrank to achieve the similarity of the graph structure calculation, calculate the similarity of each node
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- 基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法 局部线性嵌入算法(LLE)中常用欧氏距离度量样本间相似度.而 对于图像等高维数据,欧氏距离不能准确体现样本间的相似程度.文中提出基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法(MLLE).算法首先从现有样本中学习到一个 马氏度量,然后在LLE算法的近邻选择、现有样本及新样本降维过程中用马氏度量作为相似性度量.将MLLE算法及其它典型的流形学习算法在ORL和 USPS数据库上进行对比实验,结果表明MLLE算法具有良好的识别性能. -Based on local