svd算法matlab代码基于阈值SVD的K-means用于主题建模 论文代码: “”。 Trapit Bansal,Chiranjib Bhattacharyya,Ravindran Kannan。 在神经信息处理系统(NIPS)中,2014年。 该文件提供了有关使用代码的有用信息。 首先,我们展示如何使用演示在各种标准公共数据集上运行算法。 要运行自己的数据,请检查以下数据格式,预处理步骤以及用于运行算法的主要matlab函数。 提供的代码已在Linux系统上的Matlab R2012a / b上进行了测试。 对于错误/查询/建议/谢谢,请随时通过“ gmail dot com的trapitbansal”给我发送电子邮件。 运行演示 用当前目录作为代码目录打开Matlab,确保已将Matlab配置为可访问Internet,然后键入: demo() 这将在NIPS语料库上运行该算法的演示。 此功能可以使用TSVD从指定的公共语料库中恢复主题。 语料库的其他可用选择是20-NewsGroup和UCI存储库上的任何语料库(即NIPS,ENRON,KOS,NYT,PUBMED)。 指定胼名
2021-11-24 10:33:08 18KB 系统开源
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LLE的思想就是,一个流形在很小的局部邻域上可以近似看成欧式的,就是局部线性的。那末,在小的局部邻域上,一个点就可以用它周围的点在最小二乘意义下最优的线性表示。LLE把这个线性拟合的系数当成这个流形局部几何性质的刻画。
2021-11-23 22:55:15 3KB LLE matlab
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AP聚类算法的源代码,基于matlab程序,有较详细解说
2021-11-23 19:51:30 10KB AP算法 matlab
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图像直方图均衡化算法matlab代码单一水下图像增强和色彩还原 这是python实施的综合评论文章“用于水下成像的图像增强和图像恢复方法的基于实验的评论” 抽象的! 水下图像在海洋勘探中起着关键作用,但由于光在水介质中的吸收和散射,经常会遭受严重的质量下降。 尽管近来在图像增强和恢复的一般领域中已经取得了重大突破,但是还没有特别关注用于改善水下图像质量的新方法的适用性。 在本文中,我们回顾了解决典型水下图像损伤(包括一些极端退化和变形)的图像增强和恢复方法。 首先,我们根据水下图像形成模型(IFM)介绍了水下图像质量下降的主要原因。 然后,我们回顾了水下修复方法,同时考虑了无IFM和基于IFM的方法。 接下来,我们结合主观和客观分析,考虑了基于IFM的最新方法和基于IFM的方法的基于实验的比较评估,同时还考虑了基于IFM的方法的基于先验的参数估计算法。 从这项研究开始,我们将查明现有方法的主要缺点,并为该领域的未来研究提出建议。 我们对水下图像增强和还原的评论为研究人员提供了必要的背景,以了解这一重要领域中的挑战和机遇。 已经实施 水下图像色彩还原 DCP:使用暗通道先验去除单张图像混
2021-11-23 18:13:39 9.24MB 系统开源
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模拟神经算法matlab代码 联邦调查局警告 如果你在复旦EDA实验室, 并尝试下载此 repo 并将其提交给杨教授, 停止孩子,你在玩火, 否则你会像我一样得到 B+。 你可能想知道的事情 Timber wolf 是一种用于 VLSI 布局的旧算法(主要基于模拟退火)。 当电路规模很大时,易于理解但效率不高。 这是在 VS 2015 中编写的。 main_head是头文件,而main.cpp是源文件。 matlab 脚本plot_placement.m用于可视化该算法的结果。 源文件中需要boost库。 伪代码如下 int main(){ readNodesFile(); readWtsFile(); readPlFile(); readNetsFile(); readSclFile(); //read circuit files gnuPlot("before1.txt"); //record the placement result as .txt timberWolfAlgorithm(); //use Simulated annealing to do the
2021-11-23 16:29:21 4.26MB 系统开源
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非支配排序遗传算法matlab代码NSGA-III:非支配排序遗传算法,第三版— MATLAB实现 这是MATLAB中NSGA-III(非主导排序遗传算法,第三版)的实现。 有关更多信息,请访问以下URL: 引用这项工作 您可以按如下所示引用此代码: Mostapha Kalami Heris,NSGA-III:非支配排序遗传算法,第三版— MATLAB实现(URL:),Yarpiz,2016年。
2021-11-23 10:39:09 15KB 系统开源
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这个包实现了 Remez 算法。 Remez 算法寻找在给定区间内逼近给定函数的极小极大多项式。 该软件包包括四个 M 文件和一个 PDF 文件。 第一个 M 文件称为 findzero.m,它使用和弦方法计算给定函数的根。 第二个 m 文件是 err.m,它计算给定函数及其近似多项式的误差函数。 第三个 M 文件是 remez.m,它实现了 Remez 算法。 第四个 m 文件是一个测试脚本。 PDF 文件是 Remez 算法的简要说明。
2021-11-22 21:20:21 53KB matlab
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一段CFAR 的程序 对学习很有帮助
2021-11-22 14:51:41 4KB CFAR
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有关蚁群算法的介绍以及matlab实现,希望对大家有用。
2021-11-22 14:44:13 2.83MB 蚁群算法 matlab
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【优化求解】基于差分进化的正弦余弦算法matlab源码.md
2021-11-22 13:57:46 9KB
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