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gmeans
- gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式. -gmeans clustering with first variation and splitting Gmeans,a text clustering algorithm, uses 3
gmeans
- gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式. -gmeans clustering with first variation and splitting Gmeans,a text clustering algorithm, uses 3
GraphPrj
- 针对大规模稀疏无向图开发的聚类算法。附带测试页面-this program is supposed to embark on the undiret graph clustering issue.
SFMtoolsInstallDoc
- 文介绍了如何使用Bundler来根据图片得到相机参数以及一些空间点云数据，得到的数据将能够运用在3D重建中。利用Bundler可以得到较为稀疏的点云（point clouds）数据。如果需要得到更密集的点，可以使用Yasutaka Furukawa博士写的另外一个非常强大的软件包，称为PMVS2。一种比较常见的途径是使用Bundler来得到相机参数，然后使用Bundle2PMVS程序，将生成结果转换为PMVS2的输入，然后使用PMVS2
ItemClusteringRecomAlg
- 针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题，提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心，在此基础上搜索目标项目的最近邻居，并产生推荐，从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度-Aiming at the problems that the data are sparse and the results are not accurate in tradi
matlab-functions
- ：在有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构的海量数据集的高效、高精度聚 类问题是一个尚未完全圆满解决的难题。针对Affinity Propagation 聚类算法(AP)的不足之处， 提出了两个改进型的聚类算法-n limited areas of uneven distribution of sparse, has certain distribution structure of the mass datasets o
affiniyPropagation_afunctions
- 在有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构的海量数据集的高效、高精度聚 类问题是一个尚未完全圆满解决的难题。针对Affinity Propagation 聚类算法(AP)的不足之处， 提出了两个改进型的聚类算法-In a limited area of uneven distribution of sparse, has certain distribution structure of the mass datasets
mean-K-KPCA
- 通过核 K- 均值聚类的方法对语音帧进行聚类 , 由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征, 用中心样本帧取代该类, 减少了核矩阵的维数, 然后再采用稀疏 KPCA方法对核矩阵进行特征提取。-Through the nuclear K-means clustering method for clustering of speech fr a mes, the cluster center can be a good representat
CSR_denoise
- 一种利用中心和结构聚类的稀疏表示图像去噪方法，有不错的效果-a image denoising method with structral clustering and sparse representation, has good effect .
clustering_coefficients
- 关于复杂网络的聚类系数算法，用matlab计算，矩阵为稀疏矩阵。-clustering_coefficients(A) returns the clustering coefficients for all vertices in A. The clustering coefficient is the ratio of the number of edges between a vertex s neighbors to the t
CSR_Denoising
- Weisheng Dong and Xin Li. "Sparsity-based Image Denoising via Dictionary Learning and Structural Clustering"基于聚类的图像稀疏去噪这篇论文的去噪代码。-Weisheng Dong and Xin Li. " Sparsity-based Image Denoising via Dictionary Learning and
基于聚类稀疏描述的图像去噪
- 图像去噪是图像处理中一项典型的技术，在实际中该项技术有很多应用，因为现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响。图像本身具有很强的冗余特性，近年来，在图像处理中提出用冗余的字典来对图像进行稀疏描述，而应用稀疏描述的思想可以有效的对含噪图像去除噪声。
CaiDengcode
- 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 fr a mework for efficient dimensionality red
ap-clustering
- 2007在science杂志发表的一种大数据处理的聚类算法 仿射传播算法 有普通版和稀疏矩阵两种-ap cluster
SSC_test
- 稀疏表示 凸优化 低秩表示 用于聚类分析 -sparse representing, convex optimization low rank representing
lrr_rand_test
- 稀疏表示 凸优化 谱聚类分析 高维数据 -Sparse representation Convex Optimization Cluster analysis
sparse-subspace-clustering
- 关于稀疏子空间聚类的算法程序实现，及对应的论文，matlab源码实现。-On sparse subspace clustering algorithm procedures, and the corresponding paper, matlab source code.
SSC
- 基于稀疏表征的子空间聚类算法，是vidal的算法的MATLAB实现(The subspace clustering algorithm based on sparse representation is the MATLAB implementation of vidal's algorithm)
87361043sparse-subspace-clustering
- SSC经典的稀疏子空间聚类算法，matlab代码，可用于图像分割，图像识别等(SSC based matlab,can be used for image segmentation,image recognization and so on)
稀疏子空间聚类程序
- 稀疏子空间聚类程序,其中包含 LS3C_release，SSC_1.0， SSC_ADMM等程序(sparse subspace cluster code)