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k-LiMapS 算法:k-稀疏分解中误差最小化的定点迭代模式-matlab开发
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一种基于 LiMapS 解决冗余字典稀疏逼近问题的新算法,其中输入信号限制为来自固定字典的 k 个原子的线性组合。
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Matlab实现K-Means算法
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Matlab实现K-means算法,该算法是针对Iris鸢尾花数据集的实验
LiMapS 算法:通过非线性映射的迭代正交投影恢复稀疏性-matlab开发
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一种基于定点迭代模式的稀疏表示的新正则化方法,该模式结合了两种 Lipschitzian 类型的映射:正交投影仪和用于稀疏度提升的非线性投影仪。
k-means算法程序
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关于k-means算法的源程序代码.%%%%%%函数说明%%%%%% %输入: % sample--样本集; % k--聚类数目; %输出: % y--类标; % cnew--聚类中心; % n--迭代次数; function [y cnew n]=k_means(sample,k)
基于K-means算法的遥感图像分类的matlab实现
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k-shell分解算法
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K-shell 分解方法给出了节点重要性的一种粗粒化的划分。 其基本思想如下,假设边缘节点的 K-shell值为 1,然后往内一层层进入网络的核心,先去除网络 中度值等于 1 的所有节点以及连边。 若剩下的节点里面,仍有度值...
模式识别 K-Means算法 实现模式分类
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kmeans聚类算法和k-medoids聚类算法 matlab代码.rar
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K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,k-medoids聚类算法同样有效
k-means算法的matlab实现
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基于matlab的k-means算法实现 直接可以运行
ksvd算法(matlab)稀疏表示中训练字典
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ksvd算法(matlab)稀疏表示中训练字典 稀疏表示中用来训练字典的ksvd算法,有demo
Spherical K-means 算法:使用 Spherical K-means 算法在超球面上聚类-matlab开发
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聚类是用于提取有用信息的最重要的数据挖掘技术... 当微阵列数据归一化为零均值和单位范数时,使用归一化数据的 K 均值算法的变体将更合适。 由于数据点位于单位超球面上,因此该算法称为球面 K 均值算法 (SPK-means)。
2.K-means 算法matlab应用_K-means数据_k-means算法_K-means;MATLAB_K._数据k-m
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K-means算法的MATLAB应用,利用K-means聚类原理,随机产生二维数据,将数据分成两类.
k-means算法实例
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一个聚类算法(k-means)实例,对想实践一下K_means算法的朋友很实用
t-sne算法matlab原函数
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matlab的t-sne算法,完美实现t-sne算法,已经过检验可以使用,可放心下载运行。
k-click algorithm:k-click社区检测算法-matlab开发
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k-clique 算法,如论文“揭示自然和社会中复杂网络的重叠社区结构” - G. Palla、I. Derényi、I. Farkas 和 T. Vicsek - Nature 435, 814–818 (2005) 中所定义 [X,Y,Z] = k_clique(k,A) 输入: k - 集团规模A-...
K-SVD_code.zip_K-SVD MATLAB代码_K-SVD算法matlab_KSVD_k svd_k-svd算法
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做实验时找到的K-SVD算法的Matlab代码,很好用,有需要的可以下载下来一起研究下
基于matlab的共振稀疏分解常用算法匹配追踪法,用于轴承故障的分离+代码操作视频
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1.领域:matlab,共振稀疏分解算法 2.内容:基于matlab的共振稀疏分解常用算法匹配追踪法,用于轴承故障的分离+代码操作视频 3.用处:用于共振稀疏分解算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行...
G-P算法计算关联维的 Matlab 程序(mex版)
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LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算
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基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
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针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序
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