nmi指数matlab代码演示快速入门 运行 demo.m。 这可以在 30 个测试数据集上为以下两种聚类方法重现图 4A 中的结果。 ND-Ward-E(KT) ：2020年Pattern Recognition上发表的拟议聚类方法（标题：邱和李的“Enhancing In-Tree-based Clustering via Distance Ensemble and Kernelization”）； ND-K ：一种比较方法（Qiu 等人。“最近下降、树内和聚类”，arXiv：1412.5902v2，2014 年）。 注：a) ND-K 是 ND-Ward-E(KT) 的基础； b) 对于 ND.m，低版本 Matlab 中可能不存在函数“maxk”； 在这种情况下，可以使用 ND.m 中它后面的以下代码代替（我们在 ND.m 中突出显示了它）。 推荐方法介绍：ND-Ward-E(KT) 最近，我们提出了一种新的受物理启发的方法，称为最近下降（ND），它的作用是将所有样本组织成一个有效的图，称为 in-tree（图 1A）。 由于其有效的特性，这种 in-tree 证明非常适合数据

视频剪辑插件-PR-AE插件-1.8G资源 适合于2018-2020版本，其他版本没有做测试

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