llc设计经典文章，建议反复读

周围计算matlab代码聚类--基于--密度--峰值 一种通过快速搜索和查找密度峰值的聚类算法 来自科学的原始论文 《通过快速搜索和查找密度峰值进行聚类》 包括 这个集群存储库包括一个名为rawdata.dat的数据集和一个用于集群这些数据的算法。 原始样本分布，如下面的 letf 图片。 从右图中，我们可以将 k 设置为 5，再看下面的右图，聚类结果非常好。 这种聚类方法对于非球形分布非常有效。 更重要的是，我还为这个算法添加了一些新的东西，它正在像 K-means 一样处理图像聚类。试试看！ 执行 这个聚类算法的所有代码都是MATLAB写的，我的代码有很多注释，跟着代码和那些详细的注释就可以了。

14年6月份在《Science》期刊上发表的的一篇论文，论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法

这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

Density Functional Theory: A Practical Introduction offers a concise, easy-to-follow introduction to the key concepts and practical applications of DFT, focusing on plane-wave DFT. The authors have many years of experience introducing DFT to students from a variety of backgrounds. The book therefore offers several features that have proven to be helpful in enabling students to master the subject, including: Problem sets in each chapter that give readers the opportunity to test their knowledge by performing their own calculations Worked examples that demonstrate how DFT calculations are used to solve real-world problems Further readings listed in each chapter enabling readers to investigate specific topics in greater depth

modeling materials using density functional theory

matlab集成c代码 Crowd-Density-Estimation 复现过程: 首先当然是准备数据集，我没有用论文作者的shanghaitech数据集，准备了malldataset数据集，反正都是大同小异啦。这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的，而是整张图像，这还是我第一次遇到这样的问题，还是蛮新鲜的。 malldataset数据集下载 然后参见人群密度估计之MCNN密度图的生成，在MATLAB上写了程序： clear; load('perspective_roi.mat'); load('mall_gt.mat'); m=480;n=640; m=m/4; n=n/4; mask = imresize(roi.mask,0.25); %图像缩小4倍 for i=1:2000 00幅图像 gt = frame{i}.loc; %第一个frame结构体的loc字段 gt = gt/4; d_map = zeros(m,n); for j=1:size(gt,1) ksize = ceil(25/sqrt(pMapN(floor(gt(j

这篇论文是Breunig于2000年发表在Proc. ACM SIGMOD 2000 Int. Conf. On Management of Data的关于LOF算法的经典论文，需要了解该算法的同学可以详细读一读。

【国外通信教程】Low-Density Parity-Check Codes (Gallager博士)

Low Density Parity Check Codes Robert G. Gallager 1963