CURE 算法 实现 ppt，大家可以看看，不错的东西！

治愈算法的matlab代码语义可解释和可控制的过滤器集 这是本文的MATLAB实现： ，，和，“语义可解释和可控制的滤波器集”，2018年第25届IEEE国际图像处理会议（ICIP），雅典，2018年，第1053-1057页。 （*：均等） [] 抽象的 在本文中，我们生成和控制语义可解释的过滤器，这些过滤器可以无监督的方式从自然图像中直接学习。 每个语义过滤器都会与其他过滤器一起学习视觉上可解释的局部结构。 学习这些可解释的过滤器集的重要性在两个对比的应用程序中得到了证明。 第一个应用是渐进式脱色下的图像识别，其中识别算法应对颜色不敏感以实现稳定的性能。 第二个应用是图像质量评估，其中客观方法应对颜色退化敏感。 在提出的工作中，通过基于语义过滤器表示的局部结构对语义过滤器进行加权来控制其敏感性和不足。 为了验证所提出的方法，我们利用CURE-TSR数据集进行图像识别，并利用TID 2013数据集进行图像质量评估。 我们表明，提出的语义过滤器集在两个数据集中均实现了最新的性能，同时保持了其在渐进式失真中的鲁棒性。 语义自动编码器 我们研究了不同的正则化技术，包括l 1 （（a），（d）

cure算法的实现，详细介绍原理，可以学习一下

层次聚类方法的CURE算法研究

CURE算法描述 随机选取s个样本； 将所有样本划分为p个簇，每个簇的样本数是s/p； 将每个簇划分为q个子集，每个子集样本数是s/pq 删除孤立点数据 •       随机取 •       如果一个簇变化缓慢，则删除该簇 合并其中的部分子集

治愈算法的matlab代码cs0320 2020年学期计划：道路 团队成员：成员：梅利莎·崔（Melissa Cui），娜塔莉（Natalie Rshaidat），伊菲基·伊洛佐（Ifechi Ilozor），尼古拉斯·基斯特德（Nicholas Keirstead） 已知错误： 没有任何 设计细节： 主包装： 数据库设计： 我们使用代理模式来抽象化sql数据库和任何想要从中获取数据的类之间的交互。 当第一次初始化缓存时，它还允许我使用Guava缓存将所有课程存储在课程表中。 这不仅优化了从sql数据库获取数据所需的时间，而且还使我们能够在获取与浓度关联的课程时填充每个课程的数据，并避免打开结果集来查询浓度表和课程表。 DatabaseInterface：包含Database类和DatabaseCache共享的所有方法。 数据库类：连接到sql数据库的类，由于我们手动输入了浓度表，因此对浓度表进行错误检查，并将sql查询返回的结果转换为Nodes供路径类使用。 DatabaseCache类：该类具有所有课程的缓存，并在Database类上调用以查询sql数据库。 -PathwayPro

治愈算法的matlab代码FuzzConn Matlab和Mex代码，用于计算2D图像中的绝对和相对模糊连接以及图像森林变换。 我在2008年秋季在Uppsala大学图像分析中心教授计算机辅助图像分析II课程时设计实验室作业时编写的代码。后来，在[1]中实际上使用了相同的代码进行骨骼分割。 如果您认为此代码有用并希望功劳，请引用[1]。 文件afc.m根据[3]中的kFOEMS提供了一个绝对模糊连接性的实现。 文件adjacency.m和affinity.m根据[2]计算邻接和亲和度。 文件fctest.m提供了有关如何使用提供的函数以及如何计算模糊连接组件的示例。 irfc.m文件根据[4]中的kIR-MOFS提供了迭代相对模糊连接性的实现。 该函数调用afc.ma多次，以将图像划分为由至少两个类的多个种子定义的组件。 等级由种子编号（从1开始）给出。 文件ift.m提供了根据[5]的图像森林变换（IFT）的实现，但没有打破常规（只是优先选择）。 IFT提供了与IRFC非常相似的结果，但不需要迭代，因此更可取。 文件fctest2.m给出了一个示例，说明如何使用提供的函数使用相对模糊

数据挖掘中的层次聚类算法:CURE算法的源码

用C++编写的基于层次的聚类算法中的CURE算法

学习了基于层次的聚类CURE算法，总结了一篇文章，这里给出网上总结的以个CURE算法在Matlab中的实现代码。