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nmf的matlab代码-SDGNMF:此回购实现了JingJing等人的“稀疏双图正则化NMF图像共聚”特征提取的迭代过程。在...
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nmf的matlab代码SDGNMF 用于图像共聚的稀疏双图正则化NMF 此存储库实现了Jing Sun等人针对“稀疏双图正则化NMF进行图像共聚”提出的聚类算法的迭代更新过程。此代码在人脸上进行聚类实验(ORL-32和PIE-pose27 )和对象(COIL20)数据集以获得AC和NMI,然后验证SDGNMF的聚类有效性。 此外,该代码还可以显示我们的稀疏性研究和运行时间,以便与其他基于NMF的聚类方法进行比较。 依存关系 该代码支持Matlab。 跑步 主目录 下载本文 引文 如果您认为此代码有用,请引用: 孙静,王志辉,孙富明,李浩杰*。 用于图像共聚的稀疏双图正则化NMF。 神经计算,2018,316(NOV.17):156-165。
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SDGNMF-main.zip (88个子文件)
SDGNMF-main
hungarian.m 12KB
EuDist2.m 1KB
main.m 10KB
showYuanTu.m 490B
SDGNMF-Binary-ORL.mat 3KB
projfunc.m 1KB
SDGNMF-Binary-COIL.mat 3KB
nmi.m 2KB
Accuracy
Yale-32.fig 31KB
PIE-pose27.fig 23KB
ORL-32.fig 23KB
COIL20.fig 24KB
AC.m 3KB
SDGNMF-Yale.mat 192B
Accuracy.m 334B
ORL_32.mat 368KB
sp.m 715B
SDGNMF.m 2KB
BMWM_Mex.dll 20KB
sp1.m 688B
litekmeans.m 16KB
demo_coil20.m 2KB
label.mat 424B
bestMap.m 630B
MutualInfo.m 1KB
Yale_32.mat 157KB
SDGNMF-PIE.mat 4KB
AC_c_g.m 1KB
PIE_pose27.mat 2.46MB
AC.m 2KB
AC.mat 177B
SDGNMF-Binary-Yale.mat 3KB
evalClust_Error.m 481B
SDGNMF-ORL.mat 184B
SDGNMF-COIL.mat 184B
basis image
Yale-32
Yale-2.fig 2.57MB
Yale-4.fig 2.57MB
Yale-3.fig 2.57MB
Yale-1(1).fig 2.57MB
ale-Y.fig 1.58MB
Yale-5.fig 2.57MB
Yale-6.fig 1.44MB
PIE-pose27
PIE-1.fig 1.02MB
PIE-6.fig 1.62MB
PIE-5.fig 1.66MB
PIE-2.fig 1.04MB
PIE-3.fig 1.07MB
COIL20
COIL-5.fig 1.43MB
COIL-2.fig 1.37MB
COIL-6.fig 1.4MB
COIL-3.fig 1.37MB
COIL-4.fig 1.38MB
COIL-1.fig 1.38MB
ORL-32
ORL-5.fig 1.83MB
ORL-6.fig 1.74MB
FZ.mat 2KB
R_AC.m 507B
CanShu_beta.m 4KB
V.mat 87KB
NormalizeFea.m 1KB
COIL20.mat 2.88MB
U.mat 55KB
NMI
Yale-32.fig 31KB
PIE-pose27.fig 23KB
MI.m 3KB
ORL-32.fig 23KB
COIL20.fig 23KB
running time
Yale-32.fig 18KB
PIE-pose27.fig 4KB
time.m 1KB
COIL20.fig 18KB
ORL.fig 4KB
README.md 1007B
original image
Yale-32.fig 25KB
PIE-pose27.fig 24KB
新建文本文档.txt 45B
ORL-32.fig 24KB
COIL20.fig 56KB
constructW.m 19KB
FM.mat 2KB
MIhat.mat 179B
AC_Pingjun.m 1KB
visual.m 2KB
regularization parameter
Yale-32.fig 35KB
PIE-pose27.fig 26KB
ORL-32.fig 24KB
COIL20.fig 26KB
AC.m 3KB
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