关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤： 1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度 2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个 3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度； 4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类 这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程 本资源详细介绍层次聚类的算法

稳健的连续聚类 介绍 这是一个MATLAB实现的在下面的纸张（所呈现的RCC和RCC-DR算法）： Sohil Atul Shah和Vladlen Koltun。 稳健的连续聚类。 美国国家科学院院刊（PNAS），2017。 如果您在研究中使用此代码，请引用我们的论文。 @article{shah2017robust, title={Robust continuous clustering}, author={Shah, Sohil Atul and Koltun, Vladlen}, journal={Proceedings of the National Academy of Sciences}, volume={114}, number={37}, pages={9814--9819}, year={2017}, publisher={Nati

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：复杂网络中聚类系数与度度关联系数的matlab Clustering_Coefficient 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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

Mean-shift MATLAB code.简单易用。当前比较流行的聚类方法 Mean-shift MATLAB code.简单易用。当前比较流行的聚类方法

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