k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器，选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类，放到对应该聚类中心的新的容器，一次聚类完成后求出新容器里个类的均值，对该类对应的聚类中心进行更新，再次进行聚类操作，迭代n次得到理想的结果 三、可视化展

传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变 特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT 特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比, 特征 点主方向变化与目标旋转角度一致, 给出了基于SIFT 特征的自适应目标尺度、方向计算方法, 且利用带方向、可变 带宽的椭圆核改进传统的mean-shift 跟踪方法. 实验表明, 该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动, 定位也更 准确.

捣迹线的matlab代码双Q学习的均方误差 这是 Neurips 2020 论文“双 Q 学习的均方误差”的复制代码 我们针对不同的环境测试了 Double Q-learning 和 Q-learning。 以下所有实验均使用 Matlab R2018b 和 Python 3.6.9 运行 我们考虑的环境 贝尔德的例子：贝尔德 GridWorld：网格 CartPole：手推车 最大化偏差：偏差，偏差（nn） 贝尔德的实验 文件： bairds/GenBaird.m bairds/simulation_baird.m bairds/plot.py 在simulation_baird.m中，改变输入到函数GenBaird来模拟不同的设置 运行simulation_baird.m，它会生成几个文件，含义与后面指定的GridWorld相同。 绘制均方误差的轨迹：python3 plot.py 网格世界实验 文件： 网格/GenGrid.m 网格/simulation_grid.m 网格/plot.py 在simulation_grid.m中，改变输入到函数GenGrid来模拟不同大小的Gri

自适应线路增强器 (ALE) 是一种自适应滤波器，它是一种特殊类型的自适应噪声消除 (ANC) 滤波器，其中仅使用一个信号（噪声）来滤除所需信号。 众所周知，噪声与自身不相关，理想情况下，噪声的自相关为零。 ALE 通过将噪声信号与其延迟版本相关联来过滤噪声。

先引入多目标跟踪DeepSort的论文地址及代码链接（Python版）： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码链接：https://github.com/nwojke/deep_sort SORT是一种实用的多目标跟踪算法，然而由于现实中目标运动多变且遮挡频繁，该算法的身份转换（Identity switches)次数较高。DEEPSORT整合外观信息使得身份转换的数量减少了45%。DEEPSORT属于传统的单假设跟踪算法，采用递归卡尔曼滤波和逐帧数据关联。所提方案为： （1）使用马氏距离和深度特征余弦距离两种度量 （2） 采用级联匹配，有限

利用meanshift均值漂移算法进行的目标跟踪代码，对学目标跟踪的同学有所帮助

本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans聚类算法，数据集是Iris(鸢尾花的数据集)，分类数k是3，数据维数是4。 关于聚类     聚类算法是这样的一种算法：给定样本数据Sample，要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后，就应该了解了聚类算法要干什么了吧。说白了，就是归类。     首先，我们需要考虑的是，如何衡量数据之间的相似程度？比如说，有一群说不同语言的人，我们一般是根据他们的方言来聚类的（当然，你也可以指定以身高来聚类）。这里，语言的相似性（或者身高）就成了我们衡量相似的量度了。在考虑存在海量数据，如微博上各

mIou import torch import numpy as np def Iou(input,target,classNum): ''' :param input: [b,h,w] :param target: [b,h,w] :param classNum: scalar :return: ''' inputTmp = torch.zeros([input.shape[0],classNum,input.shape[1],input.shape[2]])#创建[b,c,h,w]大小的0矩阵 targetTmp = to

Markowitz-Mean-Variance-Portfolio优化

这是几篇关于meanshift算法思想是怎么提出来的，以及以后在图像处理，目标跟踪等方面的应用。作者深刻介绍了算法的思想，并配有仿真图，为学习好此算法打下坚实的基础，同时是每一个学习meanshift算法的人所必须了解和深刻认识的论文。