Matlab底层代码-FMR：灵活多视图表示学习以支持子空间聚类-ITADN社区

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本研究提出了一种基于Matlab开发的新方法FMR，该算法通过灵活的多视图表示学习技术提升子空间聚类效果。本段落介绍了一种在IJCAI2019上发表的Matlab代码实现——FMR（灵活多视图表示学习用于子空间聚类）。该方法的主要贡献在于通过加权方式鼓励潜在表示与不同视图相似，从而隐性地强制它编码来自多个视图的互补信息。此外，引入了内核依赖度量：HilbertSchmidt独立准则(HSIC)，以捕捉不同视图之间的高阶非线性关系，并有利于恢复数据底层集群结构。在示例中使用的是耶鲁数据集，该数据集中包含15个主题共165张灰度人脸图像。如果在自己的工作中利用了这项代码，请引用以下论文： Li, R., Zhang, C., Hu, Q., & Zhu, P. (2019). Flexible multi-view representation learning for subspace clustering.

多视图聚类：支持七种多视图谱系聚类算法的MATLAB代码

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本项目提供了一套完整的MATLAB代码，涵盖七种先进的多视图谱系聚类算法，旨在促进复杂数据集中的模式识别与分析。该存储库包含了七种多视图光谱聚类算法（以及单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，这些代码用于在我们的ICDM论文中进行比较研究。部分算法的原始代码是从原作者网站收集而来，并由我们进行了修复和优化。关于这些算法的具体信息，请参阅我们的论文；文件夹名称与文中提及的缩写相对应（如AASC、AWP、CoReg、MCGC、MVGL、RMSC 和 WMSC）。每个包含特定算法的文件夹内都设有一个主文件xxx_main.m，其中“xxx”代表相应的算法名称。有关这七种多视图光谱聚类和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文如下： - Huang等人, 2012年，《通过亲和力聚合实现光谱聚类》 - Nie等人, 2018年，《利用自适应加权Procrustes进行多视图聚类》 - Kumar等人, 2011年，《共规化多视图光谱聚类》 - Zhan等人, 2018年，《用于共识图的多视图学习》

稀疏子空间聚类代码库

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该稀疏子空间聚类代码库提供了一套全面且高效的工具，用于实现最新的稀疏子空间聚类算法。此资源包含详细的文档和示例，旨在简化研究与开发工作中的应用。 CVPR2009的稀疏子空间聚类代码经过测试可以使用，希望能帮助到有需要的人。

基于稀疏表示的子空间聚类算法

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本研究提出了一种基于稀疏表示的子空间聚类算法，通过优化数据点间的自表达系数矩阵实现高效准确的聚类，适用于复杂高维数据分析。子空间聚类是一种用于处理高维数据集的数据挖掘技术，通过假设数据可以近似地由几个低维子空间线性表示来发现隐藏的结构。稀疏表示的子空间聚类（Sparse Subspace Clustering, SSC）是这种方法的一个重要分支，在计算机视觉、图像处理和模式识别等领域有广泛的应用。 SSC基于信号处理和机器学习中的稀疏表示概念，旨在寻找简洁的方式来表达数据。在SSC中，每个数据点被表示为其他数据点的线性组合，并且这种组合是稀疏的——即大多数系数为零，只有少数几个非零系数。这不仅有效降低了计算复杂度，还能揭示数据之间的内在联系。 SSC的基本流程包括： 1. **数据预处理**：将原始数据标准化以确保所有特征在同一尺度上。 2. **构建邻接矩阵**：通过优化问题求解（如L1正则化最小二乘）得到稀疏系数。 3. **构建相似度矩阵**：根据稀疏系数计算欧几里得距离或余弦相似度，建立数据点之间的关系。 4. **进行谱聚类**：利用谱聚类算法对相似度矩阵进行处理以获得分组信息。 5. **验证与调整结果**：通过修改超参数来优化聚类性能。 MATLAB提供了实现SSC的工具和库。这些代码通常包括上述步骤的具体实现，例如使用`l1_min_c`函数解决稀疏编码问题或利用`spconvert`进行矩阵转换等操作。在实际应用中，SSC的优点包括： - **鲁棒性**：对噪声和异常值具有较好的抵抗能力。 - **灵活性**：可以处理多种类型的数据结构。 - **解释性**：通过分析稀疏系数能够揭示数据点间的相互关系。然而，SSC也面临一些挑战，如选择合适的稀疏度参数、提高计算效率以及应对大规模数据集等。因此，在使用SSC时需要根据具体应用场景进行适当的调整和优化。总的来说，基于稀疏表示的子空间聚类算法是一种强大的处理高维数据的方法，并且结合了稀疏表示与子空间理论的优势，为研究者提供了深入理解和挖掘复杂数据集内在结构的能力。

多视角低秩稀疏子空间聚类算法代码及各类数据集

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本项目提供了一种新颖的多视角低秩稀疏子空间聚类算法的实现，并包含多种常用的数据集，适用于深入研究和应用开发。 3-sources, prokaryotic, Reuters, UCI-digit.

层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip

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本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。

层次聚类代码.zip_层次聚类_MATLAB实现_层次聚类代码

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本资源提供了一套使用MATLAB编写的层次聚类算法代码。通过该代码，用户可以便捷地进行数据分层和集群分析，适用于科研及工程应用中对复杂数据集的处理需求。用MATLAB实现层次聚类法，不是通过调用库函数完成的，而是严格按照算法原理一步步编写代码来实现的。

MATLAB系统聚类与多任务学习代码-MatMTL

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MatMTL是一款基于MATLAB开发的工具包，集成了系统聚类算法和多任务学习框架，旨在促进复杂数据分析和建模中的模式识别与知识发现。 Matlab多任务学习包自述文件该代码由Ciliberto、Carlo、Tomaso Poggio 和 Lorenzo Rosasco 在2015年国际机器学习大会（ICML）上提出并实施。 ### 安装与使用只需将 `addpath(learning-machine)` 添加到您的MATLAB路径中。`main.m` 文件提供了如何使用该包的示例。 ### 包概述我们的工作旨在为多任务学习提供一个通用凸框架，一方面可以涵盖先前提出的几种方法（如Argyriou08、Jacob09、Zhang10和Dinuzzo11等），另一方面提供了一种解决此类问题的一般性元块坐标策略，并保证收敛到全局最小值。该存储库中的代码实现了某些多任务设置下的这种元策略。软件包的设计目的是即插即用，但尚未准备好发布且文档不全。特别是可以使用参数选择例程，但是完全没有相关文档。参考文献： [1] Argyriou, Andreas, Theodoros Evgeniou 和 Massimiliano Pontil.

基于自适应加权低秩约束的多视图子空间聚类方法

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本研究提出一种创新的多视图子空间聚类方法，通过引入自适应加权低秩约束，有效提升数据在复杂场景下的聚类性能和准确性。多视图聚类的目标是充分利用不同视角数据中的共同点与独特之处来划分数据集。然而，并非所有视角的数据质量都相同；有些可能包含大量冗余或噪声信息，这不仅不会增加多样性，反而会降低分类效果。本段落提出了一种自适应加权的低秩约束多视图子空间聚类算法。该方法通过为每个视角分配不同的权重来构建一个共享且一致性的潜在低秩矩阵，从而有效利用各个视角的特点。此外，还开发了一个高效的迭代优化策略以改进模型性能。实验结果在五个公开数据集上得到了验证，并展示了所提算法的有效性。

MATLAB层次聚类_Hierarchical.zip_层次聚类MATLAB

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该资源包提供了利用MATLAB进行层次聚类分析的代码和示例数据。适用于数据分析、机器学习等领域，帮助用户理解和应用层次聚类算法。层次聚类算法的MATLAB实现，不使用内置函数。

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Matlab底层代码-FMR：灵活多视图表示学习以支持子空间聚类

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