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isodata的matlab代码博客ISODATA_clustering ISODATA Clustering：无监督分类/聚类算法 ISODATA 代表迭代自组织数据分析技术。 ISODATA_clustering 包括一种通过迭代过程自动创建数据组（集群）的算法。 在这个过程中，相似的簇被合并，标准差大的簇被分裂。 簇的质心是随机选择的。 然后，计算质心之间的欧氏距离以及聚类的每个点与其质心之间的欧氏距离的SD。 这两个参数用于确定是否达到用户定义的某些条件，从而完成聚类过程。 提供了一个数据集 (dataset4isodata.RData) 用于测试该功能。

眼底图像中的渗出液分割 在此项目中，我们应用图像形态学和聚类来获取渗出像素的候选对象。 最后，将SVM分类器应用于获得分割结果。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本，以便您在自己的眼底图像上测试算法。 在此数据库用于演示。 血管分割 在“检查小节 先决条件 必须安装和配置以下内容： 样本输出 对于DIARETDB1中的某些图像： 在分割过程中产生以下结果图像（眼底单一轮廓的不同候选者）： 最终细分输出： 如有任何疑问，请随时联系： Sanjeev Dubey-getsanjeevdubey@gmail.com

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具有成对约束的聚类最近在聚类社区中引起了很多关注。 特别地，数据集中给定实例对之间的必须链接约束和不能链接约束是当今许多聚类算法中所包​​含的常识。 事实证明，这种方法可以成功地指导许多著名的聚类算法获得更准确的结果。 但是，最近的工作还表明，必须链接约束和不能链接约束的合并使聚类算法对“实例的分配顺序”过于敏感，因此导致了随后的约束冲突。 本文的主要贡献有两个方面。 一种方法是在执行“无法链接”集合的“广度优先”搜索后，通过强调无法链接实例的有序分配来解决Cop-Kmeans中违反约束的问题。 另一个是通过采用MapReduce框架来降低大数据集的Cop-Kmeans计算复杂度。 实验结果表明，我们的方法在海量数据集上表现良好，同时可以克服约束冲突的问题。

此代码计算对高光谱图像降维必不可少的最佳波段数。 该作品已作为计算机和信息科学通信 (CCIS) 的一部分出版，Springer，丛书第 1035 卷链接： https : //link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-13-9181-1_26 引文：Gupta V.、Gupta SK、Shukla DP (2019) 使用光谱聚类为高光谱图像优化波段。 在：Santosh K., Hegadi R. (eds) 图像处理和模式识别的最新趋势。 RTIP2R 2018。计算机和信息科学通信，第 1035 卷。Springer，新加坡。 DOI： https : //doi.org/10.1007/978-981-13-9181-1_26

图多NMF特征聚类 介绍 进行代码。 受流形学习和多视图非负矩阵分解（NMF）的启发，我们引入了一种新的基于局部图正则化的多视图NMF特征提取方法，其中考虑了数据之间的内视图相关性。 通过构造一个最近邻图来整合每个视图的局部几何信息，并应用两个迭代更新规则来有效地解决优化问题，从而提出矩阵分解目标函数。 请引用以下信息： @inproceedings{wang2015multi, title={Feature Extraction via Multi-view Non-negative Matrix Factorization with Local Graph Regularization}, author={Wang, Zhenfan and Kong, Xiangwei and Fu, Haiyan and Li, Ming and Zhang, Yujia}, bo

matlab精度检验代码弹球损失双支持向量聚类（pinTSVC） 这是该论文的实施：M. Tanveer，Tarun Gupta，Miten Shah，以及阿尔茨海默氏病神经影像学倡议组织。 2020年。弹球损失双支持向量聚类。 ACM Trans。 多媒体计算。 公社应用（接受），共23页。 文件说明： readdataset.m：用于在数据集上运行选定算法的主文件。 在path变量中，专门指定包含您要在其上运行算法的数据集的文件夹的路径。 最终结果存储在results.txt文件中，最佳参数存储在parameters.txt文件中。 main_pintsvc.m：选择pintsvc算法的参数和k倍交叉验证的k值。 可以选择参数c（由变量csv1表示），mu（由变量mus表示）和tau（由变量taus表示）用于网格搜索方法。 pintsvc.m：提出的pinTSVC算法的实现。 获取参数c，mu，tau，训练数据和测试数据，并提供获得的准确性和运行时间。 adding_noise.m：在数据集上添加具有不同标准偏差的零均值高斯噪声。 变量rs是指非零高斯噪声的标准偏差。 为了快速重现

莱德纳尔格 该软件包在C++实现了Leiden算法，并将其公开给python 。 它依靠(python-)igraph来起作用。 除了实现的相对灵活性外，它还可以很好地扩展，并且可以在数百万个节点的图形上运行（只要它们可以容纳在内存中即可）。 核心功能是find_partition ，它使用Leiden算法查找最佳分区，它是Louvain算法对于许多不同方法的扩展。 当前实现的方法是（1）模块化 ，（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt和Bornholdt模型，（3）恒定Potts模型（CPM） ， （4）重要性 ，最后（5）惊奇 。 另外，它支持多路复用分区优化，允许在例如负面链接或多个时间片上进行社区检测。 有可能仅部分优化分区，以使某些社区分配保持固定 。 它还为二分图上的社区检测提供了一些支持。 有关更多信息，请参见。 安装 简而言之： pi

颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和