matlab系统聚类代码随机对战系列 RandomWarpingSeries（RWS）是用于生成时间序列矢量表示的简单代码，用于时间序列分类，聚类和回归。 该代码是WME中的WME的简单实现（Matlab，Matlab MEX和C的混合）（Wu等人，“随机变形序列：用于时间序列嵌入的随机特征方法”，AISTATS'18）。 我们将有关RWS的更多信息引至以下论文链接：。 先决条件 为了运行此代码，至少有两个必需的工具包。 您需要下载DTW，LibLinear或LibSVM并为您的操作系统（Mac，Linux或Windows）编译相应的MEX文件。 对于DTW： 对于LibSVM：或LibLinear： 对于单变量时间序列数据集，您可以从UCR时间序列集合（）或UEA时间序列集合（）下载一些数据集。 对于多元时间序列数据集，您可以从UCI机器学习存储库（）或您喜欢的应用程序中下载一些数据集。 通常建议先将数据进行Z形式化处理，然后再将其提供给我们的时间序列嵌入代码。 如何运行代码 请注意，为了获得最佳性能，必须搜索超参数DMax，sigma甚至lambda_inverse（用于使用SVM

matlab系统聚类代码Ng（斯坦福大学-Coursera）的机器学习课程资料 该代码在Matlab中实现，每个文件夹的内容显示如下： 第二周：线性回归 第三周：逻辑回归 第四周：多类分类和神经网络 第五周：神经网络学习 第六周：正则线性回归和偏差与方差 第7周：支持向量机 第8周： K均值聚类和主成分分析 第9周：异常检测和推荐系统

MATLAB实现数据fcm代码模糊 C 均值 模糊 C 均值 (FCM) 是一种无监督的数据集聚类方法，其方式是一个数据点可能属于多个具有不同隶属度的集群。 该算法基于模糊集，是 K-Means 聚类的扩展。 FCM 的一个简单实现已经在 MATLAB 中进行了编码。

mds聚类代码matlab 密度峰值群集 2014年《科学》杂志中的“通过快速搜索进行聚类并找到密度峰”的Python代码 介绍 我感谢jasonwbw和lanbing510，从和分叉了原始的DensityPeakCluster。 我已经修复了它的错误，并在论文“通过快速搜索并找到密度峰进行聚类”中重现了Alex Rodriguez和Alessandro Laio的出色工作。 亚历克斯·罗德里格斯（Alex Rodriguez）和亚历山德罗·莱奥（Alessandro Laio）的Matlab代码在./data/data_in_paper下使用。 原始的matlab代码的结果如下所示： 我们的代码结果如下所示： 请注意，python的mds方法与matlab中的mds并不完全相同。 但是，我们仍然可以看到结果在本质上是相同的。 我们的代码生成的更多其他结果令人震惊： 螺旋 聚合 火焰 in那教 如何使用 步骤0：如果您的数据不是点之间的距离而是点的向量，则将距离生成器写为distance_builder_data_spiral.py之类的距离。 步骤1：在step1_choose_ce

mds聚类代码matlab 最近在学习密度峰值聚类算法，相对此算法进行改进然后出一篇论文。于是乎在github上开始搜索，发现了/DensityPeakCluster写的算法。down下来进行学习，对代码中加了一些中文注释，方便日后自己查看。原算法地址如上。 DensityPeakCluster Python Code For 'Clustering By Fast Search And Find Of Density Peaks' In Science 2014 Introduction I forked the original DensityPeakCluster from , thanks jasonwbw. I have fixed its bugs and reproduced the excellent work of Alex Rodriguez and Alessandro Laio in the paper 'Clustering by fast search and find of density peaks'. The matlab code of Alex R

对于同心圆以及近似同心圆的聚类方法，适合于聚类进阶学习 对于同心圆以及近似同心圆的聚类方法，适合于聚类进阶学习 对于同心圆以及近似同心圆的聚类方法，适合于聚类进阶学习

matlab系统聚类代码boxplot2.m：替代Matlab箱图 作者：凯利·科尔尼（Kelly Kearney） 该存储库包含boxplot2.m Matlab函数的代码，以及运行该函数所需的所有从属函数。 此功能旨在替代统计和机器学习工具箱中包含的boxplot.m功能。 原始的boxplot.m函数比大多数Matlab的绘制函数都要笨拙； 它用文本标签替换刻度线，更改轴尺寸等。此版本创建箱形图，并且对现有轴的更改量最小，并假定用户可以添加任何外观更改（颜色，刻度线标签，线规格等）之后，如有必要。 此外，此功能允许创建聚类的箱形图，类似于未堆叠的条形图。 请参阅下面的示例。 入门 先决条件 该软件需要（主要在R2012a-R2016a上测试）以及。 下载 Git用户可以直接从该存储库克隆（或先叉，然后克隆）。 或者，您可以从此页面或从MatlabCentral FileExchange上下载此代码的压缩版本。 每天都会从该存储库更新File Exchange条目。 安装 一旦下载（并在需要时解压缩），则主文件夹中的所有子文件夹都需要添加到您的Matlab路径中： % Replac

matlab系统聚类代码LDS工具箱：用于线性动力系统（LDS）建模的Matlab工具箱 作者： 概述 线性动力系统（LDS）是在各种学科中对时空数据进行建模的基本工具。 尽管LDS具有丰富的建模功能，但分析LDS并非没有困难，这主要是因为LDS不符合欧几里得几何学，因此传统的学习技术无法直接应用。 具体而言，LDS应用参数方程式对时空数据进行建模。 从输入中获悉的最佳系统参数（即系统元组（A，C））用作每个时空序列的描述符。 使用此工具箱，您可以：1）通过各种方法学习任何给定序列的稳定LDS系统元组； 2）在LDS的空间上进行聚类或稀疏编码； 3）对时空数据（例如视频和触觉序列）进行分类。 如果您在工作中使用此工具箱，请引用以下论文： @inproceedings {huang2017efficiency，title = {线性动态系统的有效优化及其在聚类和稀疏编码中的应用。}，作者= {Huang，Wenbing and Mehrtash，Harandi and Tong，Zhang and Lijie，Fan and Fuchun，Sun and Junzhou，Huang }，

matlab系统聚类代码 该项目将源代码托管到，并且是积极开发的地方。 FSDA Toolbox:trade_mark:为统计人员，工程师，科学家，研究人员，财务分析师提供了一套全面的工具，用于评估和理解其数据。 灵活的统计数据分析工具箱:trade_mark:软件包括用于分析和建模数据，学与教统计的功能和交互式工具。 灵活的统计数据分析工具箱:trade_mark:支持一组例程，可对复杂的数据集（多变量，回归，聚类等）进行强大而有效的分析，从而确保输出不受模型假设的异常或偏差的影响。 此外，它提供了丰富的交互式图形工具集，使我们能够探索不同正向图的各种特征之间的联系。 所有Flexible Statistics Data Analysis Toolbox:trade_mark:功能均以开放的MATLAB:registered:语言编写。 这意味着您可以检查算法，修改源代码并创建自己的自定义函数。 有关FSDA中存在的功能的详细信息，您可以浏览MATLAB内部工具箱（一旦安装了FSDA）或在网址上的功能分类列表和字母顺序列表 FSDA 在检测数据潜在异常（异常值）时特别有用，即使它们是成组出现的。 可用于识别异构数据中的子组。 扩展了需要强大分析（集群分析，判别分析，模型选择，数据转换）的关键

用matlab写的一个k-means聚类程序，简单实用