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程序
- 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
KFCM
- KFCM 模糊核聚类 这只是KFCM的算法的文件 可以被程序调用的算法 如果有问题 把5.11式的那里的平方去掉(.^2)(KFCM fuzzy kernel clustering)
kernel_eca-master
- 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
KFCM-master
- 基于核方法的模糊C均值聚类,考虑到空间数据之间的相关性,结合各点的邻域信息,在原代码中添加邻域信息:(The fuzzy C mean clustering based on kernel method, considering the correlation of spatial data and combining the neighborhood information of each point, adding neighborhood information to the origin