matlab程序，主要包含用K-means、Meanshit和normalized cuts算法对图像进行分割，算法简单易懂，主要介绍了这三种算法的程序实现方法，对深入学习基本理论有帮助。
2021-12-05 22:41:29
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Normalized Cuts and ImageSegmentation图像分割一个引用很高的算法
2021-12-03 15:57:05
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Normalized Cut的MATLAB实现，排除了bug之后的版本，可直接运行，经测试可以在R2017b正常使用
2021-11-08 22:02:34
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标准化切割和图像分割
Jitendra Malik，Jiant Shi Shi加州大学伯克利分校
归一化分割是一种使用图论框架解决感知分组问题的图像分割算法。 该算法由Shijianbo Shi和Jitendra Malik于1997年开发，是反复经受时间考验的稀有算法之一。
此处编写的代码是该算法的Matlab实现，是班加罗尔国际信息技术研究所的“数字图像处理”课程的部分完成内容。
2021-11-02 11:40:46
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计算相似度的matlab代码计算归一化的谷歌距离使用matlab
从这里获取代码：
从这里观看代码：
此代码使用matlab可以非常精确地计算“归一化的Google距离”。
标准化Google距离是一种语义相似性度量，它是由Google搜索引擎针对给定关键字集返回的命中数得出的。
在自然语言意义上具有相同或相似含义的关键字倾向于以“标准化Google距离”为单位“接近”，而具有不同含义的单词则往往相距较远。
应用程序用于机器学习项目，例如颜色与数字，素数与非素数，以及使用WordNet类别的随机大规模实验。
在素数与非素数的情况下以及WordNet实验中，使用支持向量机分类器增强了NGD方法。
实验由25个阳性实例和25个阴性实例组成。
WordNet实验由100个随机WordNet类别组成。
NGD方法的成功率为87.25％。
即平均值为0.8725，而标准偏差为0.1169。
这些费率与WordNet类别的一致性有关，WordNet类别代表进入其中的具有博士学位的研究人员的知识。
很少看到协议低于75％。
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2021-09-23 15:31:34
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Plots normalized impedance in a Smith chart.zip
2021-01-28 00:29:56
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