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搜索资源列表

  1. 论文《一种基于流形距离的迭代优化聚类算法》

  2. 论文《一种基于流形距离的迭代优化聚类算法》

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-17
    • 文件大小：320512
    • 提供者：morre

  1. 密度敏感的谱聚类算法研究

  2. 人工智能、数据挖掘等相关的聚类分析技术介绍，主要是针对流形结构数据的聚类问题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-19
    • 文件大小：545792
    • 提供者：littleninja

  1. 流形聚类方法

  2. 流形聚类相关文献

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-05
    • 文件大小：924672
    • 提供者：andyxingxl

  1. 基于流形距离的聚类算法研究及其应用

  2. 在本文中，我们提出了一种流形聚类算法，称为基于流形距离的全局原型聚 类算法(Global Prototypical Clustering Algorithm based—on Mallifold Distance，GPMC)。 在新算法中，聚类中心选自数据集本身，在选择每个聚类的聚类中心时，依据一 种新的基于流形距离的相似性度量，该度量计算的是数据点间沿着流形的测地线 距离。在确定初始聚类中心时，GPMC从优化的角度出发，使用全局的方法进行选 择。对于部分人工数据集和UCI数据集的实验表明，从

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-07-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：deltatang

  1. SMMC聚类算法

  2. SMMC 解决流形聚类问题 好用 function [cluster_labels,ppca_label,mse,time_mppca,time_smmc,time_sc,W] = smmc(X,nClusts,ppca_dim,ncentres,knn,power) %%%% spectral multi-manifold clustering (smmc) algorithm %%%% Input % X D by N data matrix D*N的矩阵 % nClusts number

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-10-27
    • 文件大小：157696
    • 提供者：xuxiaoxue15

  1. 多流形聚类的图约束非参数生成模型

  2. 多流形聚类的图约束非参数生成模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631454

  1. 基于黎曼流形的聚类多元时间序列

  2. 基于黎曼流形的聚类多元时间序列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：476160
    • 提供者：weixin_38722348

  1. 基于谱正则化的非线性判别聚类

  2. 由于稀疏性，直接聚类高维数据仍然是一个难题。 因此，通过降维获得它们的低维紧凑表示是对高维数据进行聚类的有效方法。 但是，大多数现有的降维方法最初都是为分类（例如线性判别分析）或恢复高维数据的几何结构（称为流形）（例如局部线性嵌入）而开发的，而不是为了聚类的目的而开发的。 因此，提出了一种新的基于谱正则化的降维非线性判别聚类算法。 该方法的贡献有两个方面：（1）可以获得非线性的低维表示，可以恢复固有的流形结构并增强原始高维数据的聚类结构。 （2）也可以在降维过程中获得聚类结果。 首先，将所需的低

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：584704
    • 提供者：weixin_38699726

  1. 用于多流形聚类的非参数深度生成模型

  2. 用于多流形聚类的非参数深度生成模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38719564

  1. 通过概念分解与局部流形正则化进行多视图聚类

  2. 通过概念分解与局部流形正则化进行多视图聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：347136
    • 提供者：weixin_38576922

  1. 基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究

  2. 基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：889856
    • 提供者：weixin_38613640

  1. 黎曼流形上的对称正定矩阵的聚类

  2. 黎曼流形上的对称正定矩阵的聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：775168
    • 提供者：weixin_38713996

  1. 基于稀疏流形聚类嵌入模型和L_1范数正则化的标签错误检测

  2. 基于稀疏流形聚类嵌入模型和L_1范数正则化的标签错误检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：497664
    • 提供者：weixin_38744902

  1. 基于上下文感知的无监督判别式极限学习机的高光谱图像聚类新方法

  2. 有监督的极限学习机（ELM）到无监督的学习机的扩展，包括判别和流形正则化，在高光谱图像（HSI）聚类中越来越受到关注。 这是由于以下事实：HSI聚类问题需要频谱空间特征提取机制，该机制必须充分利用局部频谱空间上下文和全局判别信息来减少错误分类，同时提高聚类程序的鲁棒性。 在本文中，我们提出了一种用于HSI聚类的新颖的上下文感知无监督的判别式ELM方法。 该方法的主要新颖之处在于两个方面：1）通过使用上下文感知的传播过滤程序，将局部频谱空间上下文整合和重塑机制结合到隐藏层特征表示中。 2）将局部流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38547035

  1. 通过流形优化进行聚类的非均质张量分解

  2. 通过流形优化进行聚类的非均质张量分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：654336
    • 提供者：weixin_38637983

  1. 通过流形上的排序定义光谱聚类的亲和图

  2. 频谱聚类包括两个不同的阶段：（a）从数据集中构造一个亲和图，以及（b）通过找到亲和图的最佳划分来聚类数据点。 本文的重点是第一步。 由于易于实现，现有的频谱聚类算法采用高斯函数来定义亲和图。 但是，高斯函数很难描述数据的固有结构，它必须指定缩放参数，其选择在频谱聚类中仍然是一个未解决的问题。 因此，我们从图分区的角度为光谱聚类提出了亲和图的新定义。 特别是，我们提出了两个一致性：平滑一致性和约束一致性，以便保持亲和图，然后在流形上的排序正则化框架中定义尊重这些一致性的亲和图。 同时，所提出的亲和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：653312
    • 提供者：weixin_38712899

  1. 基于流形距离的量子进化聚类算法

  2. 基于量子计算的机理和特性,并结合进化计算,本文提出了一种新颖的量子进化聚类算法(QEAM),在该聚类算法中引入了一种新的距离测度函数——流形距离.新方法将聚类归属为优化问题,通过运用量子进化的机理更快地搜索到最优聚类中心,从而得到最优隶属度矩阵划分;同时,通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本所具有的全局一致性信息,充分挖掘样本的空间分布信息,对样本进行正确的类别划分.将本文算法(QEAM)与基于流形距离的免疫进化算法(IEAM),遗传聚类算法(GAC)以及模糊C-均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38513565

  1. 一种基于流形距离核的谱聚类算法

  2. 针对标准谱聚类算法中,基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映数据聚类复杂的空间分布特性的问题,提出了一种基于流形距离核的谱聚类算法.它能充分挖掘数据集中的内在结构信息,较好地反映局部和全局一致性,并且可以很好地防止"桥"噪声点的影响,提高算法的聚类性能.与传统的聚类算法和常见谱聚类算法进行了比较,在人工数据集和UCI数据集上的实验都验证了本算法能够获得更好的聚类效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：1037312
    • 提供者：weixin_38743054

  1. 激光点云的混合流形谱聚类自适应分割方法

  2. 将激光点云视为分布于三维欧氏空间的线性与非线性混合流形, 提出一种基于混合流形谱聚类的自适应点云分割方法。由混合概率主成分分析法构造的M个主成分分析器组成混合概率模型, 得到描述点云的邻接矩阵; 将点云分割的几何特征在谱空间进行降维嵌入, 利用N-cut方法得到描述点云分割特征的多维向量; 结合类间类内划分算法自适应分割点云。实验结果表明, 对于三种受测点云, 所提出的算法能在较宽预设参数范围内以80%以上概率得到收敛于几何特征的分割结果, 参数稳定性较好。在对点云添加均值为0, 标准差为0.0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38581777

  1. 基于稀疏流形聚类嵌入模型和

  2. 综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息, 提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法. 首先, 用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间, 利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签; 然后, 构造标签错误检测模型, 获得仅含0、1 元素的检测向量, 正确、错误的标签分别对应着1、0 的位置; 最后, 给出了相应的优化算法及收敛证明, 并在相关实验上验证了算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38729269
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