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cci的matlab代码-Hyperspectral_OptimalSpectralClustering:计算减少维数必不可少的...
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cci的matlab代码Hyperspectral_OptimalSpectralClustering 计算减少维数必不可少的最佳频带数 说明和参考 这项研究完成的工作作为计算机和信息科学通信(CCIS)的一部分出版,Springer,丛书第1035卷 论文标题-使用光谱聚类的高光谱图像波段的最佳选择-Vanshika Gupta(1),Sharad Kumar Gupta(2),Dericks P.Shukla(3) 链接-或 在IASc-INSA-NASI夏季研究奖学金(印度科学院-印度国家科学院-国家科学院印度科学基金会(Science of India)资助的实习计划。 该存储库当前由@维护 如有疑问,请随时通过我的电子邮件ID vanshika421@gmail.com与我联系。 对于贡献或开放性问题,请分别打一个或打开。 运行程序的步骤 克隆/下载_压缩存储库 打开MATLAB并连接到文件夹Similarity_Matrices 修改输入的高光谱图像的代码 运行文件夹中的任何代码以计算相似性/邻接矩阵。 现在连接到主文件夹 相应地修改输入,然后运行Sparse_Spectr
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Hyperspectral_OptimalSpectralClustering-master.zip (35个子文件)
Hyperspectral_OptimalSpectralClustering-master
Similarity_Matrices
SAM_matrix.m 462B
tanimoto_matrix.m 642B
SID_matrix.m 650B
Readme.md 219B
cosine_matrix.m 434B
euclidean_matrix.m 362B
hybrid_matrix.m 214B
pearson_matrix.m 435B
Main
builtin_Calinski.m 567B
final_bands.m 4KB
Sparse_SpectralClustering.m 4KB
Dunn_index.m 766B
simLaplace.m 530B
clusterSilhouette.m 878B
nmi.m 919B
Spectral_Clustering.m 2KB
modified_Calinski.m 2KB
k_means.m 2KB
builtin_Davies_Bouldin.m 548B
WSS_Plot.m 916B
Readme.md 2KB
mean30.m 924B
find_repbands.m 107B
DC_plot.m 2KB
confusion.m 10KB
accuracy.m 2KB
simGaussian.m 424B
k_means_with_params.m 3KB
meanSilhouette.m 925B
builtin_Gap.m 412B
Calinski.m 2KB
distxmu.m 360B
LICENSE 1KB
README.md 2KB
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