模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K-均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。
2021-05-09 21:02:42
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非局部均值滤波（NLM）的matlab程序，内含完美注释及相关文档连接。
（学习NLM自己整理所得，内含完美注释及相关文档连接）
2021-05-04 13:10:56
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该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对图像进行颜色聚类，达到分割的目的。
编写此函数的目的是：Kmeans2函数的用法有些难掌握，参考资料少，尤其是对图像进行操作的例子少，我找了很久也找不到,
找到的例子也运行不了，今天终于自己搞定了，想给大家分享一下，供大家参考，节省大家利用Kmeans2进行图像方面开发的时间
,少走一些弯路。
本例子对印章图像sample.bmp进行颜色聚类
运行此程序一定要配置好OpenCv环境啊！！！
2021-05-03 11:22:10
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PortOpt [Portfolio Optimizer]是一个C ++程序（具有Python绑定），实现了Markowitz（1952）平均方差模型，该模型具有针对风险的代理线性无差异曲线，以便找到处于风险中的最优资产组合。 您必须提供PortOpt（在文本文件中，或者-如果使用api-使用您自己的代码），资产的方差/协方差矩阵，平均收益和代理商风险偏好。 它返回组成最佳投资组合的资产份额向量。 为了最大程度地减少方差，它在内部使用QuadProg ++，该库通过主动集对偶方法来实现Goldfarb和Idnani算法，以解决（凸）二次规划问题。 该解决方案非常有效，因为它可以在几秒钟内解决数十万个投资组合问题。 PortOpt作为文本/控制台工具运行，因此可以轻松地在您自己的脚本中使用。
2021-04-29 13:04:54
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实现对图像进行简单的高斯去噪和椒盐去噪。
代码如下：
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import scipy.misc
import scipy.signal
import scipy.ndimage
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=10)
de
2021-04-29 10:58:48
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