将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。

本文是基于均值滤波的邻域滤波法，用来实现图像去噪。

一、两个样本均值之差的抽样分布 两个正态总体 两个非正态总体 则 为 则 为 样

估计已执行的关于均值的学生 t 检验的准确统计功效。 在这里，根据 Winer (1970)，我们使用非中心累积分布函数的精确幂。 它会提醒您应该到达的测试的统计结果。 输入： t - 学生的 t 统计量（它被认为是估计的非中心参数） df - 自由度c - 指定的测试方向 [1 = 单尾（默认）；2 = 双尾]。 alpha - 显着性水平（默认值 = 0.05） 输出： -指定方向测试（测试的统计结果你应该已经到了）。 -力量

为实现室外模糊红外图像对比度增强，提出一种基于去雾模型的红外图像增强方法。结合红外图像特点，对可见光去雾增强方法进行改进优化。采用三级高斯金字塔分解扩展实现图像快速均值滤波，获取透射率粗估计；通过图像统计信息自适应细化透射率，恢复出无雾图像；针对无雾图像整体亮度较暗现象，进一步采用背景抑制的分段对比度增强。实验结果表明：增强后图像细节信息突出，层次感丰富，人眼视觉效果良好。客观测评结果表明，该算法能有效增强红外图像对比度。嵌入式平台测试耗时28ms，可以实现实时红外图像增强处理。

此函数提供多元正态分布条件期望和协方差矩阵的矢量化估计。 均值是一个矩阵，其中行表示期望向量。 Sigma 是协方差矩阵。 Ind 是第一个无条件参数的索引。 值是条件值的矩阵，其中的行对应于平均行。

用于MATLAB的置换测试（也称为随机测试），用于测试两个样本之间的均值差异。 它支持单尾和双尾检验，并返回 p 值、观察到的差异和效应大小 (Hedges g)。 结果可以选择使用直方图进行可视化。 也可以执行精确测试，在此期间考虑所有可能的排列。

吉布斯采样matlab代码贝叶斯近似估计 该项目采用三种方法来计算MAP推断和后验推断 吉布斯抽样 用均值场法计算推论和推论。 此外，通过Jupyter Notebook的变量消除方法可以计算出准确的结果。 ================================================== ============================ [[Bayesian_roximate_Inference]的代码和报告 先决条件 所提出的方法是通过Jupyter Notebook实现的。 所需的软件包包括： Matlab的 的Python 3 Jupyter笔记本 入门 通过对“数据集”文件夹中文件的分类来修改路径； 运行matlab代码的'Gibbs_sampling''mean_field'功能； “消除变量”方法位于“ Proj1”的Jupyter文件中 贝叶斯网络 吉布斯算法 平均场算法 表现

一、环境配置与测试 二、cuda与OpenCV结合方法 三、代码实例：图像均值滤波和图像反色 3.1 代码 3.2 代码说明 3.3 网格大小与线程块大小的确定 3.3.1 网格与线程块大小的限制 3.3.2 如何确定网格大小与线程块大小？ 3.4 并行与串行的加速比 四、总结

- K 表示算法使用不同的初始质心执行以获得最佳聚类。 - 总成本的计算方法是将每个点到其聚类中心的距离相加，然后对所有聚类求和。 - 基于在 'iterKMeans' 每次迭代期间实现的最小总成本，将像素分配给它们各自的集群，并获得最终的压缩图像。 - 随着集群数量、图像大小和迭代次数的增加，该算法运行速度将变慢。