Advertisement

带有详尽注释的BSAS顺序聚类算法Matlab代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供一份详细注释的BSAS（逐步自适应分割）顺序聚类算法在MATLAB环境下的实现代码。通过直观且全面的解释，帮助用户轻松理解和应用此高效的数据分类方法。适合数据挖掘和机器学习研究者使用。 BSAS顺序聚类算法的MATLAB实现代码（包含详尽注释）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 带有详尽注释的BSAS顺序聚类算法Matlab代码
    优质
    本资源提供一份详细注释的BSAS（逐步自适应分割）顺序聚类算法在MATLAB环境下的实现代码。通过直观且全面的解释，帮助用户轻松理解和应用此高效的数据分类方法。适合数据挖掘和机器学习研究者使用。 BSAS顺序聚类算法的MATLAB实现代码（包含详尽注释）
     
  • 带有详细中文注释的ISODATA聚类Matlab算法
    优质
    本资源提供了一个详尽的ISODATA聚类算法的MATLAB实现，附有详细的中文注释，便于学习和理解聚类分析过程。 本资源包含ISODATA聚类算法的Matlab代码，包括isodata.m（ISODATA算法代码及一系列子函数）、provaisodata.m（实例调用代码）和dades.mat（存放实例数据变量的文件）。每个函数都有详细的中文注释而非原来的西班牙语注释。ISODATA算法是在k-均值算法基础上增加了对聚类结果进行“合并”和“分裂”的操作，并设定运行控制参数的一种改进型聚类方法，全称是Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm（迭代自组织数据分析技术算法）。“合并”操作是指当某一类别中的样本数量过少或两个类别之间的距离过于接近时执行的操作。而“分裂”则是指如果某个类别的特征内部方差过大，则对该类别进行分割处理。
     
  • 带有注释的k均值聚类算法MATLAB程序
    优质
    本简介提供了一个详尽的MATLAB程序实例，用于执行带注释的K均值聚类算法。该代码不仅实现了标准的K-means聚类过程，还通过添加数据点的具体描述来增强模型解释性，适用于数据分析与模式识别领域。 文档提供了一个完整的k均值聚类算法的MATLAB程序，并且该程序已成功运行并通过了测试。此外，代码包含非常详细的注释以便于理解和使用。
     
  • 带有详尽注释的Matlab三维RRT*算法实现代码
    优质
    本资源提供一份详细的MATLAB代码，用于实现三维环境下的RRT*（带优化的快速扩展随机树）算法，并包含丰富的注释以帮助理解每一步逻辑和数学原理。 RRT*（快速探索随机树星）算法是一种用于机器人路径规划的改进型算法，基于原始RRT算法进行了优化以获得更优解。以下是关于该算法的具体介绍： 1. 算法背景：在机器人领域中，如何从起点到终点找到一条可行路径是核心问题之一。RRT算法能够快速探索环境并生成路径，但可能不是最优的解决方案。为解决这一局限性，RRT*算法通过改进搜索策略来提升路径质量。 2. 算法原理： - 初始阶段：以起始位置作为起点构建随机树。 - 随机采样：在探索空间内选取一个随机点。 - 寻找最近节点：确定当前树中距离该随机点最近的结点。 - 尝试连接：尝试从找到的那个最接近的节点向所选的目标方向延伸路径，只要这条新路线不与任何障碍物接触，则将此新的位置添加进现有的树结构里。 - 优化过程区别于RRT算法，RRT*会定期检查并调整已构建好的随机树中的连接关系。如果发现有更短的路径方案可供选择的话，它就会更新这些链接以确保最终输出最理想的导航路线。 通过上述步骤和持续性地进行优化操作，RRT*能够在保持高效探索能力的同时提供更为优质的解决方案给机器人系统使用。
     
  • 带有详尽注释的经典MUSIC算法MATLAB仿真程序源代码
    优质
    本资源提供经典MUSIC（Multiple Signal Classification）算法的详尽注释版MATLAB仿真程序源代码，适用于信号处理与阵列天线研究。 经典MUSIC算法MATLAB仿真程序源代码带详细注释，已通过测试可以直接使用。适用于学习MATLAB阵列信号处理、DOA估计及通信专业中的信号处理课程，是信息与信号处理专业的经典入门案例之一，适合初学者参考和实践。程序正确且可运行。
     
  • 带有详尽注释的经典MUSIC算法MATLAB仿真
    优质
    本作品提供经典MUSIC算法的详细注释版MATLAB代码及仿真实验，旨在帮助研究者深入理解其原理与应用。 经典MUSIC算法的MATLAB仿真代码包含详细注释，并已通过验证。
     
  • MeanShift算法的MATLAB代码+详尽注释
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB实现的MeanShift算法代码，包含丰富的注释帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者学习图像处理中的聚类技术。 机器视觉领域的视频图像跟踪方向非常适合初学者。每条代码都配有详细的注释。
     
  • 带有详尽注释的MATLAB中三维粒子群算法源代码实现
    优质
    本简介提供了一套详细的MATLAB代码，用于实现三维空间中的粒子群优化算法，并附有全面的注释以帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者及研究者学习与应用。 我用MATLAB编写了一个三维粒子群算法的程序，虽然代码不够精简，但还有优化空间。功能方面比较全面，并且添加了较多注释，不喜欢的话可以自行删除哈哈。
     
  • 带有详尽注释的三维DWA算法Matlab代码（适用于初学者）
    优质
    这段资料提供给初学者一份详细的、基于Matlab编写的三维动态窗口算法(DWA)代码，并附有全面解释和注释，帮助学习者更好地理解和实现机器人导航中的路径规划。 DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的策略，在1996年由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki提出。该算法特别适用于动态环境下的实时路径规划，例如无人驾驶汽车、无人机以及移动机器人等。 ### 1. 算法原理 DWA的核心在于搜索机器人的控制空间内的一系列可行操作序列，使机器人能够避开障碍物并以最快速度到达目标位置。 ### 2. 算法步骤 #### 2.1 初始化 - 设定机器人的起始点和终点。 - 定义机器人的动力学模型及运动限制条件。 #### 2.2 控制空间采样 - 在设定的时间段内，随机选取一系列控制指令（如速度、加速度、转向角度等）来探索可能的行动方案。 #### 2.3 预测模型 - 利用机器人的动力学特性预测每个选定控制输入下未来一段时间内的位置和姿态变化情况。 #### 2.4 碰撞检测 - 检查每种预测的位置状态，确保机器人不会与环境中的障碍物发生碰撞。这一步通常涉及对几何关系的分析评估。 通过这些步骤，DWA算法能够有效地帮助移动设备在复杂环境中规划路径并实现安全导航。
     
  • 带有详细注释的Matlab三维informed-RRT*算法代码
    优质
    本段落提供了一份详尽标注的Matlab代码，用于实现三维空间中的信息丰富型RRT*（informed RRT*）路径规划算法。该资源适合对高级机器人导航技术感兴趣的学者和工程师研究使用。 Informed RRT* 是一种基于 RRT* 算法的优化路径规划方法，在搜索过程中引入了启发式信息来提高效率并改善最终生成路径的质量。 在路径规划领域，尤其是在机器人导航与无人驾驶的应用中，算法需要能够快速且准确地设计出安全有效的路线。RRT* 由于其处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛应用。但是，该算法在探索过程中可能会产生大量不必要的分支，从而影响效率。 Informed RRT* 的关键在于使用一个可接受的椭圆启发式来指导搜索过程，以此提高算法性能及解决方案的质量。 a. 椭圆启发式的应用 通过定义一个状态空间子集——它包含了所有可能改进现有最优解的状态——椭圆启发式引导了探索的方向。这个椭圆形区域的具体形状会根据起始点、目标位置以及当前最佳路径的成本来确定。 b. 直接采样方法 Informed RRT* 采用直接从上述定义的椭圆中抽取样本的方式，从而确保每次生成的新节点都有潜在改进解的可能性。这种方法显著减少了探索过程中无用分支的数量，并且提高了搜索效率和最终解决方案的质量。