正态均值（方差已知）的共轭先验分布是正态分布

当提供均值和协方差时，此函数绘制二维多变量高斯图。 它不使用 for 循环。 例如：绘图平均值= [10; 11]，cov = [6 0; 0 6] 2D多元高斯函数>> mvg([10;11],[6 0;0 6])

SEMS=NANSEM(X,[DIM]); 沿dim 指定的维度计算任何矩阵X 的均值的均值、标准差和标准误差。

k均值算法matlab代码 该软件包正在实施 AAAI 2020 论文中的方法：线性时间中的大规模多视图子空间聚类。 如果您有任何问题，请联系。 本守则简介 这个包包含 5 个 matlab 文件和一个数据集。 runlmv.m ：如果您只是想运行此算法并查看其性能，请访问此文件。 您可以在代码中更改数据集名称后运行此文件。 其演奏将被自动记录。 建议在 matlab 中运行该文件之前阅读该文件中的备注。 lmv.m ：代码的核心部分是在这个函数中实现的。 如果您想了解有关 LMVSC 机制及其编程实现的详细信息，请参阅此文件。 ClusteringMeasure : 该函数用 3 个指标来衡量 LMVSC 的性能——准确度、NMI 和纯度。 litekmeans ：执行 K-Means 聚类。 mySVD ：执行奇异值分解。 dataset(dir) : 数据集的目录。

fcm Matlab中的模糊c均值聚类算法

模糊均值聚类算法。

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基于python实现图片的变化检测。变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程；遥感变化检测是一个确定和评价各种地表现象随时间发生变化的过程；遥感变化检测是遥感瞬时视场中地表特征随时间发生的变化引起两个时期影像像元光谱响应的变化。

1、理解模糊 C-均值聚类算法的局限性，理解模拟退火算法与遗传算法的优缺点，理解模拟 退火算法与遗传算法相结合所产生的优越性。 2、利用 Matlab 实现聚类问题的求解。分析算法中各种参数变化对结果的影响。分析在有效 性、快速性等性能指标方面，与模糊 C 均值聚类算法、基于遗传的模糊 C-均值聚类算法相 比，模拟退火算法与遗传算法相结合后用于模糊 C-均值聚类的算法所带来的优越性。 3、理解混合粒子群算法（基于自然选择的粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟 退火的粒子群算法、基于免疫的粒子群算法）的特点。

针对非下采样金子塔(NSP)用于平移不变的剪切波变换(NSST)中不能有效捕获图像的结构信息问题,提出一种多尺度非局部均值滤波(MNLMF)和剪切波(SF)方向滤波的新变换,即利用MNLMF代替NSST中NSP分解,然后将其用到图像融合中,并将输入图像分解成不同子带.对于近似子带,采用区域像素能量(PE)与梯度能量(GE)加权和的融合规则;对于方向子带,提出基于GE与系数绝对值(CAV)混合的融合规则.同时提出了基于MNLMF与SF的图像融合算法.仿真对比实验表明,所提出的方法在视觉感知和客观质量评价两个方面具有明显的优势.