传统核窗宽固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上，提出了一种适应带宽的mean shift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪，解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的问题，提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验，证实了该算法的有效性。

我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码 遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码

一起 k 均值 matlab 代码动态丛传播 该存储库包含动态丛传播算法的 Matlab 实现。 该算法最初是在 (Viles 2013) 中开发的，它提供了一种机制，用于在不确定的情况下随着时间的推移识别和跟踪功能网络中的社区。 这与导致癫痫发作的大脑连接的处理（例如，由 ECoG 测量）具有特定的相关性。 受 (Palla 2005) 中的 clique percolation 方法的启发，该算法在函数网络的每个时间步识别 k-plex（使用 k-plex 使算法对噪声具有鲁棒性）并将它们在每个时间步内和跨时间步骤。 因此，这允许随着时间的推移和在不确定性下跟踪功能社区的诞生和消亡。 这个 Matlab 实现是算法的基本实现，以及一些相关的工具： 模拟动态网络 汇总统计信息 可视化动态网络 这仍然是一项正在进行的工作。 本文档和存储库将使用有关如何使用算法的文档和示例进行更新。 运行算法 为了运行算法，你必须有一个无向二元图的动态邻接矩阵。 给定n个顶点和t时间步长，动态邻接矩阵C应该是n × n × t 。 矩阵中的每个值表示在特定时间两个顶点之间是否存在边。 例如C(a, b,

图像的平滑的锐化，对于图像进行中值滤波和均值滤波，对图像进行锐化，分别用Roberts算子，sobel算子，拉普拉斯算子，对图像进行锐化，本资源免费白嫖，记得点赞就行

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用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均以最接近的均值属于聚类，用作聚类的原型。 我什么时候应该使用它？ 当您拥有数字，多维数据集时，就没有数据标签了。您确切知道要将数据划分为Example导入的几个集群（“ github.com/muesli/kmeans”

图像模糊matlab代码复合材料 论文代码“一种改进的模糊C均值算法用于颅面CBCT图像中的阴影校正” 内容 matlab 文件夹包含执行偏差校正的 matlab 代码，而 python 文件夹包含执行相同操作的 python 代码，以及更复杂方法的示例，其中偏差场也受平滑度约束。 例子 在人头示例上运行代码的示例。

最大均值差异仅用于反映样本空间总体的分布信息和全局结构信息，忽略了单个样本对全局度量贡献的差异性。为此，提出一种最大分布加权均值差异（MDWMD）度量方法，采用白化余弦相似性度量为源域和目标域的所有样本设计相应的分布权重，使得每个样本的分布差异信息在全局度量中均得以体现。进一步，在MDWMD基础上，结合联合分布调整思想，提出一种领域适应学习算法：基于最大分布加权均值嵌入的联合分布调整，同时对源域和目标域中的数据进行边缘概率分布调整和条件分布调整。实验结果表明，与现有典型的迁移学习和无迁移学习算法相比，所提算法在不同类型跨领域图片数据集上的分类精度较高。

此 m 文件返回参数为 N 和 P 的多项式分布的均值、方差和标准差。 期望值（即平均值）： 期望值 = m = Sum(Xi × Pi)，总和是对所有 i 的。 预期值是平均值和（算术）平均值的另一个名称。 方差是： 方差 = s2 = v = Sum[Xi2 × Pi] - m2，总和是所有 i 的。 方差不以与预期值相同的单位表示。 因此，由于计算中的平方项，方差很难理解和解释。 这可以通过使用方差的平方根来缓解，这称为标准（即与数据具有相同的单位）偏差： 标准偏差 = s =（方差）½ 文件需要输入感兴趣值的 x 向量和相关概率的 p 向量。 它输出 m-多项平均值（默认）、v-多项方差值（可选）和 s-多项标准偏差值（可选）。