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基于子空间方法的运动分割技术研究，包GPCA with spectral clustering，RANSAC
Local Subspace Affinity (LSA)，三种方法-Motion segmentation technique based on subspace method, including the GPCA with spectral clustering, RANSAC Local Subspace Affinity (LSA)
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Sparse Subspace clustering, an algorithm which is useful for subspace segmentation and motion tracking-Sparse Subspace clustering, an algorithm which is useful for subspace segmentation and motion tracking--
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浙大蔡登，何晓飞写的降维，特征选择等机器学习的源码
包括：谱回归，降维，特征选择，主题模型，矩阵分解，稀疏编码，哈希，聚类，主动学习，矩阵学习。
是一个很好的机器学习源码资料。-cCaideng s code for Machine learning,include
Spectral regression : (a regression framework for efficient dimensionality reduction)
Dimensionality reduct
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低秩子空间聚类，用于图像分割聚类，能解决图像去噪等问题-Low rank subspace clustering
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对于初学者具有参考意义，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，可实现对二维数据的聚类，是本科毕设的题目，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，是机器学习的例程，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，数学方法是部分子空间法。- For beginners with a reference value, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, Can realize the two-di
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基于欧几里得距离的聚类分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，使用混沌与分形分析的例程，数学方法是部分子空间法，欢迎大家下载学习，有小波分析的盲信号处理。- Clustering analysis based on Euclidean distance, allan FOG output error variance analysis, Bayesian parameter estimation principle mixed logit mode
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数学方法是部分子空间法，用于时频分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，研究生时的现代信号处理的作业，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，可实现对二维数据的聚类。- Mathematics is part of the subspace, For time-frequency analysis algorithm, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and
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可实现对二维数据的聚类，Relief计算分类权重，采用波束成形技术的BER计算，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有小波分析的盲信号处理，matlab小波分析程序，数学方法是部分子空间法。
- Can realize the two-dimensional data clustering, Relief computing classification weight, By applying the beam forming technology of BER Prediction Error
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从先验概率中采样，计算权重，基于欧几里得距离的聚类分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，数学方法是部分子空间法，计算多重分形非趋势波动分析，IDW距离反比加权方法，采用热核构造权重。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Clustering analysis based on Euclidean distance, DC-DC power single-part set-loop control, Mathematics
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，数学方法是部分子空间法，D-S证据理论数据融合，基于分段非线性权重值的Pso算法，重要参数的提取，处理信号的时频分析，基于欧几里得距离的聚类分析。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Mathematics is part of the subspace, D-S evidence theory data fusion, Based on pie
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，在MATLAB中求图像纹理特征，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，从先验概率中采样，计算权重，滤波求和方式实现宽带波束形成，数学方法是部分子空间法。
- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, In the MATLAB image texture feature, You can get a very accurate a
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数学方法是部分子空间法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，可实现对二维数据的聚类，保证准确无误，是学习通信的好帮手，MIMO OFDM matlab仿真,微分方程组数值解方法，模式识别中的bayes判别分析算法，应用小区域方差对比，程序简单。- Mathematics is part of the subspace, NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, Can re
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数学方法是部分子空间法，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。- Mathematics is part of the subspace, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP.
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包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,数学方法是部分子空间法，可实现对二维数据的聚类。- Including the final calculation of the compressed image peak signal to noise ratio and compression of the source, Mathematics is part of the subspace, Can realize the two-dimensional data clustering.
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可实现对二维数据的聚类，一个师兄的毕设，数学方法是部分子空间法。- Can realize the two-dimensional data clustering, A complete set of brothers, Mathematics is part of the subspace.
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可实现局部最优近似平面数据聚类，该聚类方法是一种常用的子空间聚类方法，文章作者没有给出相应的源码，这里提供给大家。经过测试可以实现数据聚类，但是对人脸数据集extended yale B效果不理想。参考文献：Teng Zhang, Arthur Szlam, Yi Wang, et al. Hybrid linear modeling via local best-fit flats [J]. International Journal of Computer Vision, 2012, 100
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可实现闭式解低秩子空间聚类，该程序特点：收敛速度较快，但是有多个参数需要调整。参考文献：Rene Vidal, Paolo Favaro. Low rank subspace clustering (LRSC) [J]. Pattern Recognition Letters, 2014, 43: 47-61.-This program can realize closed-form low rank subspace clustering. The characteristic of the
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由文章作者提供的隐式低秩子空间聚类算法。参考文献：Guangcan Liu, Shuicheng Yan. Latent low rank representation [J]. Springer International Publishing, 2014:23-38. -The program is provided by the authors to realize latent low rank subspace clustering. Reference: Guangcan Liu,
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该程序可实现低秩子空间聚类和加权核范数最小化低秩子空间聚类。参考文献：Guangcan Liu, Zhouchen Lin, Shuicheng Yan, Ju Sun, Yong Yu, Yi Ma, Robust recovery of subspace structures by low-rank representation, IEEE T. Pattern Anal. 35(1) (2013) 171-184.-This program can realize subspace clu
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使用迁移学习和稀疏编码来实现不同领域之间的适配，是一种基于特征表示的迁移学习(This method is designed for image clustering and classification and called sparse subspace clustering.)
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