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聚类分析
matlab程序
聚类分析
MATLAB程序,包含了简单的
聚类分析
的示例,标有注释
2022-03-25 20:30:16
556B
聚类分析
1
聚类分析
ppt
聚类分析
课件 应用多元统计分析 高惠璇版
2022-03-18 15:07:55
1.73MB
聚类分析
1
kmeans
聚类分析
matlab代码-brain_states:用于重现“休息时大脑活动的时间序列受白质结构约束并受认知需求调节”的分析的代码
kmeans 分析matlab代码脑状态 在 Cornblath 等人中重现所有分析的代码。 2020(“休息时大脑活动的时间序列受白质结构的限制并受认知需求的调节”)。 重新实现这项工作的最简单方法是先查看 master 文件夹中的脚本example.m ,然后再深入研究finalmain.sh调用的完整脚本finalmain.sh 。 要求: MATLAB R2017a 或更高版本 R 3.2.5 或更高版本,带包: ggplot2 MATLAB RColorBrewer 测试版 重塑2 绿色 情节线 硬件:使用 Sun Grid Engine 作业调度程序的计算集群,能够请求具有至少 16G RAM 的内核 该软件使用功能神经影像计算中心 (Center for Functional Neuroimaging) 计算集群在 GNU Linux 上进行了测试。 目录结构和路径规范 脚本在代码文件夹中按其用途进行组织。 作业文件夹包含 shell 脚本,以允许使用 Sun Grid Engine 作业调度程序 (qsub) 将代码文件夹中的脚本提交到计算集群。 finalmain.s
2022-03-14 12:01:43
844KB
系统开源
1
基于FCM的数据
聚类分析
及Matlab实现
本文详细介绍了FCM聚类算法的理论和实现步骤。并用Matlab演示了FCM用于数据挖掘。
2022-03-10 23:55:03
172KB
聚类
FCM
Matlab
1
聚类分析
中的高维数据降维方法研究
高维数据能充分表达复杂事物的信息,但高维数据自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决高维数据降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将
聚类分析
引入高校数据资源的预处理环节,实现了数据对象集合的聚类归约。给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法。
2022-03-08 22:11:24
302KB
高维数据
1
论文研究 - 近十年来中国大陆房价的时空分析
本文采用时间序列分析,地理信息,
聚类分析
,因果关系检验等技术手段对近十年来中国大陆的房价进行了分析。 在比较各省与邻近省之间的房价后,Kmeans集群将连续分布在地图上; 时间序列上的最高价区域和最低价区域也在地图上连续分布; 基于时间序列的因果关系检验发现,六个省的房价增长率受周围省份的影响,而一个省的房价增长率则影响了邻近省份的房价增长率。
2022-03-08 16:43:07
939KB
房屋价格
时间序列
聚类分析
邻省
1
水资源学研究的关键词共词
聚类分析
(2014年)
以中国知网学术期刊网络出版总库中2003―2012年的水资源学科核心期刊论文为基础,采用Bibexcel统计关键词频次,采用Ucinet和Netdraw绘制共词网络,运用SPSS进行共词
聚类分析
与多维尺度分析,研究高频关键词之间的内在联系,评述水资源学科的研究热点与研究现状。 研究结果表明,水资源学科在研究过程中形成了水资源可持续利用、社会可持续、水资源系统和水资源管理四大类群体,并且四者之间具有较强的关联性。
2022-03-05 20:22:16
1005KB
工程技术
论文
1
最大最小距离算法-自己整理的
聚类分析
最大最小距离算法 最大最小距离算法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心,然后根据 最近邻规则把样本划分到各类聚类中心对应的类别中。 具体的算法描述如下: ①首先任选一个模式样本作为第一个聚类中心 ②选择离 距离最远的样本作为第二个聚类中心 ,距离用欧式距离公式来计算: ③逐一计算各样本与 , 间的距离,即 , 选出其中最小距离,
2022-03-01 10:07:39
236KB
K-means
algorthim
1
论文研究-基于手机信令和导航数据的出行方式识别方法.pdf
基于手机信令识别居民出行方式对于智慧交通规划具有重要意义。通过结合信令和导航地图数据,利用聚类算法以及时间关联性算法,实现步行、驾车、公共交通等出行方式的识别。结果表明,结合导航地图数据后识别正确率得到明显提高,与只利用手机信令的识别方法相比,整体准确率提升超过15%,具有较高的识别准确率,同时算法执行时间为187 s,效率较高。整体而言,该识别算法适合在实际工程环境中使用。
2022-02-28 17:42:12
1.07MB
城市交通
出行方式识别
聚类分析
时间关联
手机信令
导航数据
1
dec-tensorflow:Tensorflow实现“用于
聚类分析
的无监督深度嵌入”-源码
Tensorflow中的深度嵌入聚类(DEC) 的Tensorflow实现。 安装 >>> pip3 install -r requirements.txt 训练 usage: train.py [-h] [--batch-size BATCH_SIZE] [--gpu-index GPU_INDEX] optional arguments: -h, --help show this help message and exit --batch-size BATCH_SIZE Train Batch Size --gpu-index GPU_INDEX GPU Index Number 可视化 inference.py返回潜在表示形式($ z $),并导出z.t
2022-02-26 17:57:47
30KB
visualization
tensorflow
cluster-analysis
dec-arxiv
1
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