均值漂移

Meanshift的matlab代码使用 Tensorflow 进行均值漂移聚类 由 Phong Le () 编写和维护 描述 使用高斯核进行聚类。 要求 Python 3.5 跑步 要设置参数，打开src/meanshift.py n_samples = 300 # sample size n_centroids = n_samples # number of centroids n_updates = -1 # number of updates, -1 means run until converge (diff < 1e-5) window_radius = .1 # window radius for the Gaussian kernels n_gaussians = 3 # 'true' number of clusters 执行 python3 src/meanshift.py

均值漂移聚类 MeanShift_py是python中聚类的简单实现。 依存关系 唯一的依赖是 描述 mean_shift.py模块定义了一个名为MeanShift的类。 MeanShift类构造函数采用一个可选的内核参数。 如果未指定内核，则使用默认的内核。 cluster方法需要一个点数组和一个内核带宽值。 还可以传递一个可选的iteration_callback函数，该函数将在每次平均移位迭代结束时使用算法的当前状态（例如，当前点位于何处以及一个迭代编号）进行回调。 聚类完成后，将返回一个MeanShiftResult对象，其中包含三个数组： 原始点 转移点 每个点的群集分配 用法 import mean_shift as ms data = get_data_from_somewhere () mean_shifter = ms . MeanShift () mean_sh

本文讲述了mean shift的具体实现方法，及其在图像平滑，分割方面的应用。

Matlab集成的c代码机顶盒 eBird; 均值漂移LoMcT; 多轨迹重建GAM； 在这里，我们总结了数据，代码和必要的文档。 我们使用Matlab和R作为我们的工具，并将代码集成为名为“ trajectory.mlapp”的.mlapp在名为“ LoMcT”的文件夹中，以方便使用。 Anthus_spragueii.xlxs是我们在手稿中使用的数据集之一。 当“ trajectory.mlapp”运行时，可以自动调用MeanShiftCluster.m。 如何使用“ trajectory.mlapp”： 在MATLAB中安装R语言模块，并在R中安装MATLAB库。 将.R文件中的路径更改为：library（“ R.matlab”）setwd（“ C：/ Users / ad / Desktop / guijitest”）为您使用的相应路径。 更改MATLAB文件中的路径：第530行：Rpath\n='D\uff1a\\\u52a8\u7269\u8fc1\u5f99\\\u62df\u5408\\\nR\n\\\nR-3.6.3\n\\\nR-3.6.3\n\\\nbin'; ％R语言的安装路径第531行：RscriptFileName\n='\u3002\\\nXXXXX1.R'; ％R文

R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型（msClustering），使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans（K平均值）不同，我们没有定义聚类的数量，该算法处理这种分类。

meanshift_matlab MATLAB / Octave的均值漂移聚类实现的开源实现。 这是在MATLAB File Exchange中显示的meanshift实现的改进版本。 增加了对任意内核的支持。 版权所有2015 Han Gong ，东英吉利大学 版权所有2006 Bryan Feldman 参考： 福永，庆之助和拉里·D·霍斯特特勒。 “密度函数梯度的估计及其在模式识别中的应用。” 信息论，IEEE Transactions on 21.1（1975）：32-40。 MATLAB /八度代码：演示请参见demo.m。 结果：

传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变 特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT 特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比, 特征 点主方向变化与目标旋转角度一致, 给出了基于SIFT 特征的自适应目标尺度、方向计算方法, 且利用带方向、可变 带宽的椭圆核改进传统的mean-shift 跟踪方法. 实验表明, 该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动, 定位也更 准确.

mean shift的matlab代码，包括两个文件，一个是mean shift聚类函数，一个是测试程序，简单，好用

均值漂移谱聚类(MSSC)算法为模式识别聚类任务提供了一种较新的方案. 然而由于其内嵌均值漂移 过程的时间复杂度与样本容量呈平方关系, 其在大数据集环境的实用性受到大大削弱. 利用快速压缩集密度 估计器(FRSDE)替代Parren窗密度估计式(PW)并融合基于图的松弛聚类(GRC)方法, 提出了快速均值漂移谱聚 类(FMSSC)算法. 相比原MSSC, 该算法的总体渐进时间复杂度与样本容量呈线性关系, 并具有自适应性和便捷性.