SpotifyAnalysis：分析了Kaggle上的Spotify数据集，以预测歌曲和流派特征以及理想的发行月份，以使用逻辑回归，K-均值聚类和分类树在Spotify上最大限度地提高歌曲的知名度

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.

一、总体均值的区间估计 （一）总体方差未知 例：为研究某种汽车轮胎的磨损情况，随机选取16只轮胎，每只轮胎行驶到磨坏为止。记录所行驶的里程（以公里计）如下： * * 假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未知。试求总体均值μ的置信度为0.95的置信区间。 孝感学院生命科学技术学院生物统计学课程组制作 41250 40187 43175 41010 39265 41872 42654 41287 38970 40200 42550 41095 40680 43500 39775 40400

本科模式识别的实验指导书和代码，比较简单的MATLAB实现，如果需要，可以看看。

这是一个matlab程序：非局部均值滤波 这是一个matlab程序：非局部均值滤波 这是一个matlab程序：非局部均值滤波 这是一个matlab程序：非局部均值滤波

针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,提出一种半监督图像分割算法.首先根据用户标记采用半监督模糊C均值聚类(SSFCM)算法对图像颜色特征进行建模;然后引入一个确信度函数,并根据SSFCM算法得到的隶属度数据计算确信度函数值,再将像素分为2类,分别作为随机游走图像分割算法的已标记点和未标记点;最后采用随机游走算法完成最终的分割.实验结果表明,该算法对图像中的噪声具有良好的抑制作用,且无需用户对目标逐一进行标记.

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷，利用改进的粒子群算法对FCM进行优化，提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM，并建立基于熵的聚类有效性函数，对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明，Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足，而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。

【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波图像去噪matlab源码.md

Buades 等人提出的非局部均值 (NLM) 滤波器的实现。 用于图像去噪。 它重新实现了 JV Manjon-Herrera 提交的 NLM 过滤器，仅使用 MATLAB 函数且不使用循环。

使用excel求解均值-方差模型.pdf使用excel求解均值-方差模型.pdf使用excel求解均值-方差模型.pdf使用excel求解均值-方差模型.pdf