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简单能运行的谱聚类，调用k均值算法，需要自行确定K值-Simple spectral clustering can run, call the k-means algorithm, needs to determine the value of K
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基于谱聚类算法的实现，规格化的图割算法实现-Achieve spectral clustering algorithm, the normalized graph cut algorithm
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python实现的聚类算法，2015年研究生数学建模第3小题b问；-a spectral clustering algorithm wrote by python
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谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。
该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the reprodu
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可实现对二维数据的聚类，music高阶谱分析算法，雅克比迭代求解线性方程组课设。- Can realize the two-dimensional data clustering, music higher order spectral analysis algorithm, Jacobi iteration for solving linear equations class-based.
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基于K均值的PSO聚类算法,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- K-means clustering algorithm based on the PSO, Including compression ratio, image restoration computing uptime and peak signal to noise ratio, Modern signal processing used in the spectral
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可实现对二维数据的聚类，对HARQ系统的吞吐量分析，music高阶谱分析算法。- Can realize the two-dimensional data clustering, HARQ throughput analysis of the system, music higher order spectral analysis algorithm.
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以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过
运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析
算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多
流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、
工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处
理方法优化了算法的计算效率(Based on the basic spectral clustering algorith
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Spectral methods of computational fluid dynamics flow of some of the overall stability of the phenomenon, K-means clustering algorithm based on the PSO, Consider shadow rain attenuation and multipath effect.
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Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010.(We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method fo
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