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高效快速的光谱聚类算法-MATLAB开发

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简介：
本项目为一款基于MATLAB开发的高效快速光谱聚类算法工具，旨在提高大规模数据集下的聚类效率与准确性。适合科研及工程应用中的数据分析需求。 SpectralClustering 在给定的邻接矩阵上执行三种谱聚类算法（Unnormalized、Shi & Malik、Jordan & Weiss）之一。SimGraph 根据给定的数据集和指定的距离函数创建这样一个矩阵。 更新内容如下： - 完整的图形用户界面 - 多种绘图选项：2D/3D、星坐标、矩阵图 - 保存绘图功能 - 数据（纯数据、相似图、聚类结果）的保存与加载支持 - 区分已标记和未标记的数据 代码经过优化，在 Matlab 中运行快速且高效。请查看文件中的 Readme.txt 获取更多信息。 参考文献：Ulrike von Luxburg，“光谱”。

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  • 高效快速的光谱聚类算法-MATLAB开发
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    本项目为一款基于MATLAB开发的高效快速光谱聚类算法工具，旨在提高大规模数据集下的聚类效率与准确性。适合科研及工程应用中的数据分析需求。 SpectralClustering 在给定的邻接矩阵上执行三种谱聚类算法（Unnormalized、Shi & Malik、Jordan & Weiss）之一。SimGraph 根据给定的数据集和指定的距离函数创建这样一个矩阵。 更新内容如下： - 完整的图形用户界面 - 多种绘图选项：2D/3D、星坐标、矩阵图 - 保存绘图功能 - 数据（纯数据、相似图、聚类结果）的保存与加载支持 - 区分已标记和未标记的数据 代码经过优化，在 Matlab 中运行快速且高效。请查看文件中的 Readme.txt 获取更多信息。 参考文献：Ulrike von Luxburg，“光谱”。
     
  • 高光谱分类KNN MATLAB代码-FNGBS：高效邻域分组的快速高光谱波段选择方法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的高效算法——FNGBS，用于加速高光谱图像处理中的波段选择过程，并改进了经典的KNN分类器性能。 高光谱分类knnmatlab代码FNGBS是用于高光谱波段选择的快速邻域分组方法的一种实现方式。四个公共数据集被用来验证所提出的FNGBS的有效性，这些数据集包括E-FDPC、瓦卢迪SNNC等。为了执行关于FNGBS算法的相关任务，请使用MATLAB和libsvm，并运行main.m文件以开始操作，同时需要通过main_recomBand.m来处理获得的推荐频段。 结果表明，所提出的快速邻域分组方法的有效性可以通过KNN和SVM分类器进行定性的测量。以下是关于推荐频段、分类性能以及计算时间的一些比较数据： - E-FDPC：FNGBS(1%)为0.12, FNGBS(100%)为7.43 - 印度松树（6段）：FNGBS(1%)为0.44，FNGBS(100%)为10.42 - 博茨瓦纳(8乐队)：FNGBS(1%)为9.28, FNGBS(100%)为3.73 - 帕维亚大学（13个乐队）：FNGBS(1%)为27.93，FNGBS(100%)为1.2 - 萨利纳斯(6乐队)：FNGBS(1%)为40.38, FNGBS(100%)为1.6
     
  • MATLAB高光谱工具箱：集成了多种高光谱开发算法的Matlab资源包 - MATLAB开发
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    本MATLAB开发项目提供了一个全面的高光谱数据分析工具箱，包含丰富的处理和分析算法，旨在支持科研人员及工程师高效地进行高光谱图像处理与研究。 MATLAB高光谱工具箱是一个专门针对高光谱数据分析与处理的开源软件库，在Matlab环境中为研究人员和工程师提供了强大的支持，帮助他们快速理解和应用最新的技术。 在高光谱成像中，数据通常包含大量的光谱通道，覆盖了从可见光到红外的不同波段。MATLAB高光谱工具箱提供的功能主要包括以下几个方面： 1. 数据导入与预处理：工具箱支持各种格式的高光谱数据导入，并提供辐射校正、大气校正、几何校正等预处理步骤。 2. 光谱特征提取：包含多种方法，如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和局部二值模式(LBP)，帮助用户从复杂的数据中挖掘信息。 3. 非线性降维：提供多维尺度(MDS)、主成分分析-支持向量机(PCASVM)及稀疏表示分类(SRC)等算法，减少数据维度同时保留重要信息。 4. 分类与识别：包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和K最近邻(KNN)，适用于目标检测、地物分类任务。 5. 目标检测与图像分割：可能包含基于统计模型、阈值分割或能量最小化的方法，如像素聚类和高光谱图像分割等技术，用于识别特定的目标区域。 6. 联合光谱与空间信息分析：结合时空域分析及谱-空间分析算法提高精度。 7. 可视化与后处理：提供数据可视化工具，包括绘制光谱曲线、假彩色合成和热力图等功能。 用户可以通过调用相应函数并结合自己的数据集，在Matlab环境中操作这个工具箱。此外，开源特性允许根据需求自定义扩展功能，为高光谱研究提供更多可能性。通过熟练掌握MATLAB高光谱工具箱，不仅可以学习到基本概念，还能了解最新的算法和技术，并在实际问题中取得更好的成果。
     
  • matlab光谱分类_programe.rar_高光谱_高光谱分类_高光谱显示
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    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。
     
  • 基于MATLAB的谱聚类算法
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    本研究采用MATLAB平台实现谱聚类算法，通过优化图论中的相似度矩阵，有效提升了数据集的非线性结构识别能力。 在该谱聚类算法中，相似性矩阵的求取采用了杰卡德相似性系数与DSM相结合的方法。以此为基础，对DSM进行谱聚类处理。
     
  • 谱聚类与聚类算法
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    《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。 谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。 在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。 谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。 在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。
     
  • 高效高斯模糊算法：极速实现-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种高效的高斯模糊算法，并通过MATLAB实现了该算法。旨在快速、准确地处理图像模糊效果，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与应用。 评估在图像上应用高斯模糊的几种方法包括：1. 截断高斯核（FIR 滤波器）。2. 使用Box Blur（中心极限定理）进行高斯模糊逼近。3. 使用IIR滤波器进行高斯核逼近。
     
  • 线性光谱聚类超像素：线性光谱聚类...
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    线性光谱聚类超像素是一种先进的图像处理技术，通过优化线性光谱解混过程生成高质量、连贯性强的超像素区域，广泛应用于遥感影像分析与目标检测。 该程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法： Jiansheng Chen, Zhengqin Li, Bo Huang, Linear Spectral Clustering Superpixel, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26，第7期，第3317-3330页，2017年。 Zhengqin Li, Jiansheng Chen, Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，2015年6月 该程序可免费用于非商业学术用途。未经作者同意，严禁任何商业用途。 在Matlab下使用命令编译LSC_。
     
  • LGC聚类算法：局部引力聚类代码-MATLAB开发
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    LGC聚类算法项目采用MATLAB实现了一种新颖的局部引力驱动聚类方法。该算法通过模拟物体间的引力作用来自动识别数据集中的簇结构，适用于复杂的数据分析场景。 《基于局部引力的聚类》一文中提到了Local Gravitation Clustering算法的相关代码，请参考该文：Z. Wang 等人, Clustering by Local Gravitation, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 48, no. 5, pp. 1383-1396, May 2018. 对于从我的毕业论文访问此页面的中国读者：我提交的知网CAJ格式版本中出现了一些图表显示问题，可能的原因是知网的CAJ格式对矢量图的支持不足。
     
  • 快速随机奇异值分解：截断 SVD 的高效计算 - MATLAB开发
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    本项目提供了一种高效的算法，用于快速计算大型矩阵的截断奇异值分解(SVD)，特别适用于大数据分析和机器学习应用。采用MATLAB实现。 此函数实现了快速截断的SVD算法。通常情况下我们想要计算奇异值分解(SVD)以进行主成分分析或其他应用，但实际上并不总是需要所有奇异向量或奇异值。许多实际问题中的矩阵只具有少数几个显著的非零奇异值，这使得使用随机化方法来获得截断后的SVD变得非常高效。 函数用法如下： - 输入参数： * A: 需要进行SVD计算的目标矩阵。 * K: 要保留的主要成分数量（即需要的最大秩）； 输出结果包括: * U, S, V : 这些是和标准的MATLAB内置svd函数返回值一致的结果。 这里提供一个简单的例子来说明如何在2000x2000大小矩阵上使用这个方法。例如，创建一个具有100个奇异值得秩为100的随机生成矩阵A，并比较传统SVD和快速截断SVD之间的性能差异： ```matlab >> A = randn(2000, 100) * randn(100, 2000); >> tic; [U1,S1,V1] = svd(A); toc % 使用标准svd函数计算时间 Elapsed time is 6.509186 seconds. >> tic; [U2,S2,V2] = rsvd(A, 30); toc % 使用rsvd函数进行快速截断SVD的时间测试 ``` 这种方法在大型矩阵处理上能够显著减少计算时间。