主要用脑部图像进行分割测试，也可以自己读取图片进行测试，测试指标为JS

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Kmeans聚类算法matlab源代码，可用于图像分割等数字图像处理领域。

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周围计算matlab代码DLORE-DP Dense Members of Local Cores-based Density Peaks Clustering Algorithm DLORE_DP.m 的 matlab 代码和合成数据集包括 DLORE-DP 算法（手稿的算法 4），CoreSearch_supk.m 包括算法 2 和算法 3。使用 DP.m集群本地核心。 drawcluster2 用于绘制聚类结果。 SNNDPC2.m 包含我们在实验中比较的 SNN-DPC 算法。 合成数据集 pacake 包括我们在实验中使用的合成数据集

DTWMatlab代码STF_DTW 震源时间函数的DTW聚类。 这些代码用于复制 J. Yin、Z. Li 和 MA Denolle 手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。 手稿已提交给 AGU Advances。 预印本可在此处获得： 对于结果再现，直接在 Matlab 中运行 Main_run_SCARDEC.m 和 Main_run_Simulation.m。 参数设置和详细信息可以在这两个脚本的注释中找到。

根据颜色计算像素簇。 该算法基于Orchard和Bouman描述的uopon二叉树量化技术。 该代码可用于生成混合高斯模型，用于基于图切割的图像分割算法。

均值漂移聚类matlab代码全局固有对称性的组表示 代码 这些代码是本文算法的核心部分。 对于本文，您可以从我们的项目页面下载：。 该代码已在Win7 x64 + Matlab 2012a (32 bit)上进行了测试。 提供的代码仅供学术使用。 使用率 运行demo_C2Shape.m以计算和可视化马模型上的全局折返内在对称性。 运行demo_moreSymmetriesShape.m以计算和可视化表模型上的所有全局固有对称性。 引文 如果您在研究中使用我们的代码，请引用： @article {Symmetry-PG-2017， title = {全局固有对称性的组表示}， 作者= {王辉和黄辉}， journal = {计算机图形学论坛（太平洋图形学）}， 音量= {36}， 数字= {7}， 年= {2017}， } 致谢 代码的某些部分来自Internet，以下是原始URL： 测地距离： 均值漂移聚类： nn搜索： b2r.m： HKS.m： 接触 如有任何问题，请随时与（慧王）联系！

均值漂移聚类matlab代码使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割 通过训练深度卷积自动编码器，已经从图像中学到了一些有用的功能。 我们使用PCA进行了特征变换。 最后，采用均值漂移聚类算法以无监督的方式对图像进行分割。 EDISON分割：基于EDISON工具箱的图像分割 均值漂移马替代方案：Weizmann马数据集下均值漂移聚类的替代试验 Training BSDS500 ：BSDS 500数据集下的培训网络代码 训练马：Weizmann马数据集下的训练网络代码 可视化PCA功能：可视化PCA转换后的功能 替补：计算图像分割的BSDS测试分数 EDISON matlab接口：用于均值漂移聚类的matlab包装器

周围计算matlab代码基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类 这个 repo 包含我对我们的论文“基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类”的实现。 执行 这些代码最初来自于 Science 2014 的“Clustering by fast search and find of density peaks”。我大量修改了 matlab 实现以加快和修改基于我们论文的参数设置和算法框架。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{xie2018unsupervised, title={Unsupervised hyperspectral remote sensing image clustering based on adaptive density}, author={Xie, Huan and Zhao, Ang and Huang, Shengyu and Han, Jie and Liu, Sicong and Xu, Xiong and Luo, Xin and Pan, Haiyan and Du, Qian and Tong, Xi