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mean shift算法在聚类中的matlab实现-mean shift clustering algorithm to achieve the Matlab
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Mean shift clustering. K means clustering.,Mean shift clustering. K means clustering.
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mean shift clustering file
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采用meanshift算法实现图像聚类，函数用matlab实现-clustering using Mean-shift
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A general technique for the recovery of signi cant
image features is presented. The technique is based on
the mean shift algorithm, a simple nonparametric pro-
cedure for estimating density gradients. Drawbacks of
the current methods (includi
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各类聚类算法程序包，包含各种经典的聚类算法，例如：k-mean聚类等-Various types of clustering algorithm package, contains a variety of classic clustering algorithms, such as: k-mean clustering, etc.
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使用分解聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，IRIS数据是由鸢尾属植物的三种单独的花的测量结果所组成，模式类别数为3，特征维数是4，每类各有50个模式样本，总共有150个样本。-The use of decomposition in the IRIS data clustering algorithm on the cluster analysis, IRIS data are from the iris flower three separate components of the meas
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mean shift clustering
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Mean-shift聚类算法详细介绍，里面有丰富的图片和图形-Mean-shift clustering algorithm detail, which is rich in pictures and graphics
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Mean Shift Clustering
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The code is Gaussian mean shift clustering (GMS) implemented in MATLAB. More details on the instruction, derivation and experimental results can be found on my blog http://www.whatdafact.com/kittipat/?p=618
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：对均值漂移算法的理论和应用作一全面的综述．首先根据密度函数的非参数估计推导出均值漂移公式的一
般形式，说明了均值漂移迭代算法的步骤及收敛性；然后重点讨论核函数的选择以及带宽矩阵的计算等关键技术；最
后归纳了均值漂移算法在模式检测、聚类、图像分割以及物体实时跟踪等方面的应用，并展望了均值漂移算法在理论和应用中的研究方向．-Clustering thesis
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奉文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标
颜色分布的缺点，提出J，一种改进算法．该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析，根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换
自适席地剖分日标的颜色空间从向确定对戍于每一聚类的子空间．在此基础上定义 一种新的颜色模型，该模型统计落入每
一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布，并推导r一种相似性度量米比较目标和候选目
标的颜色模型之间的相似程度．最后基于该颜
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mean shift algorithme for clustering
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Mean shift clustering algorithm is trying to help us for data set points clustering.
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自己编写的一种快速均值漂移聚类算法。数据需要自己下载，里面有main函数,改成自己的数据就可以运行。主要思路是先用近邻规则粗分类，在运行均值漂移。-fast mean shif clustering algorithm.
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This a good demo of showing how the mean shift idea works for image pixel clustering-
This is a good demo of showing how the mean shift idea works for image pixel clustering
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