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ssc的metlab
- 流形或子空间从一个到多个的扩展，即假设数据集采样于多个欧氏空间的混合。子空间聚类（又称为子空间分割，假设数据分布于若干个低维子空间的并）是将数据按某种方式分类到其所属的子空间的过程。通过子空间聚类，可以将来自同一子空间中的数据归为一类，由同类数据又可以提取对应子空间的相关性质。
2015B
- 2015数学建模B题，包括了人工智能很多知识，有谱聚类，多流形学习，人脸识别，以及稀疏子空间聚类。其中的英文参考文献很有价值。-2015 mathematical modeling of B problems, including the artificial intelligence of a lot of knowledge, a spectral clustering, manifold learning, face recognition, as well as sparse subsp
MCM_3C
- 2015研究生数学建模大赛B组第三小题，利用谱多流形聚类写的人脸聚类算法-2015 graduate mathematical modeling contest B group third questions, using multi spectral clustering algorithm of face manifold clustering to write
smmc
- SMMC，用于谱多流形聚类，数据接口自己制作，直接调用smmc子程序，设置X，nClusts，ppca_dim，ncentres，knn,power参数即可-SMSC, for spectrum multiple manifolds clustering, data interface to produce their own, directly call smmc subroutine, set X, nClusts, ppca_dim, ncentres, knn, power parame
smmc
- SMMC聚类算法，子空间聚类和多流形聚类均好用，线性空间和非线性空间也好用。-SMMC clustering algorithm, subspace clustering and multi manifold clustering are well used, linear space and nonlinear space.
MCM_2
- 2015年9月研究生数学建模大赛第二大题源代码，采用多流形谱聚类的方法，识别各种形状-检测到中文英语 2015年9月研究生数学建模大赛第二大题源代码，采用多流形谱聚类的方法，识别各种形状 In September 2015, the second major problem source code of the graduate students mathematical modeling contest, using the method of multi manifold s
smmc
- 处理多流形聚类问题，从相似性矩阵的角度出发，充分利用流形采样点所内含的自然的局部几何结构信息来辅助构造更合适的相似性矩阵并进而发现正确的流形聚类。-Handle multiple manifolds clustering problem, the perspective of the similarity matrix starting, make full use of local natural manifold geometry information contained samplin
tsggmtne
- 用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，一种流形学习算法（很好用），包含了阵列信号处理的常见算法，多姿态，多角度，有不同光照。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT
cqrpshkz
- 采用累计贡献率的方法，匹配追踪和正交匹配追踪，加入重复控制，isodata 迭代自组织的数据分析，多姿态，多角度，有不同光照,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，一种流形学习算法（很好用），基于欧几里得距离的聚类分析。- The method of cumulative contribution rate Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, Join repetitive control, Isodata iterativ
SMCE_v1.2
- SMCE，适合于多流形聚类，比普通的SMMC效果要好(SMCE, which is suitable for manifold clustering, is better than the ordinary SMMC)
julei
- 多流形聚类代码，用于点云多流形聚类与线性子空间聚类(Manifold clustering code)