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KMeans_SPD_Matrices.zip：针对对称正定（SPD）矩阵集合的K均值聚类-MATLAB开发

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简介：
本资源提供了一种适用于对称正定矩阵集的K均值聚类算法，旨在解决此类数据特有的几何特性问题。采用MATLAB实现，为研究人员和工程师提供了便捷的数据分析工具。 该软件包包含8种不同的K均值聚类技术，适用于一组对称正定（SPD）矩阵。这些算法基于两种因素的不同组合而区分：(1) 用于将样本与聚类中心进行比较的距离/散度度量；以及 (2) 相应的平均计算方法，即增量或非增量方式。 所使用的相异度量包括： - P(n) 上的自然测地距离 - Stein 距离 - LogEuclidean 距离 - Kullback-Leibler 散度 根据上述不同度量，在增量和非增量框架中均提供了相应的平均计算方法。如果您使用该软件，请引用以下论文： 1. 广程、Hesamoddin Salehian 和 Baba C. Vemuri，高效递归算法用于计算扩散张量的平均值及其在DTI分割中的应用，欧洲计算机视觉会议 (ECCV) 2012。 2. Jeffrey Ho、Guang Cheng、Hesamoddin Salehian 和 Baba C. Vem。

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  • KMeans_SPD_Matrices.zip：针对对称正定（SPD）矩阵集合的K均值聚类-MATLAB开发
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    本资源提供了一种适用于对称正定矩阵集的K均值聚类算法，旨在解决此类数据特有的几何特性问题。采用MATLAB实现，为研究人员和工程师提供了便捷的数据分析工具。 该软件包包含8种不同的K均值聚类技术，适用于一组对称正定（SPD）矩阵。这些算法基于两种因素的不同组合而区分：(1) 用于将样本与聚类中心进行比较的距离/散度度量；以及 (2) 相应的平均计算方法，即增量或非增量方式。 所使用的相异度量包括： - P(n) 上的自然测地距离 - Stein 距离 - LogEuclidean 距离 - Kullback-Leibler 散度 根据上述不同度量，在增量和非增量框架中均提供了相应的平均计算方法。如果您使用该软件，请引用以下论文： 1. 广程、Hesamoddin Salehian 和 Baba C. Vemuri，高效递归算法用于计算扩散张量的平均值及其在DTI分割中的应用，欧洲计算机视觉会议 (ECCV) 2012。 2. Jeffrey Ho、Guang Cheng、Hesamoddin Salehian 和 Baba C. Vem。
     
  • 正定矩阵：返回正定对称矩阵的函数 - MATLAB开发
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    本MATLAB资源提供了生成特定大小的正定对称矩阵的功能，适用于数学建模与工程计算中的各类需求。 在处理许多问题（如非线性最小二乘法）时，我们需要确保矩阵是正定的。此函数返回一个正定对称矩阵。
     
  • 将非正定对称矩阵转化为正定对称矩阵的MATLAB函数
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  • 对称正定矩阵的求逆方法
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  • 基于矩阵诱导正则化的多核K均值聚类方法
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    本研究提出了一种创新的多核K均值聚类算法，通过引入矩阵诱导正则化技术来优化内核权重。这种方法不仅提升了模型对复杂数据结构的学习能力，还在多个基准测试上展现了优越的性能和泛化能力。 矩阵诱导正则化的多核k均值聚类方法
     
  • K-均值聚类的Matlab实现代码合集.rar
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    本资源为一系列用于执行K-均值聚类算法的MATLAB代码集合，涵盖数据预处理、模型训练及结果分析等多个方面。 【模式识别小作业】K均值聚类（K-means clustering）+ MATLAB实现+ UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码、readme文件及报告。
     
  • 对称特征值分解与SVD：适用于对称矩阵的特征分解及任意矩阵的奇异值分解-MATLAB开发
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    本项目提供MATLAB函数，实现对称矩阵的特征值分解和任意矩阵的奇异值分解(SVD)，便于深入理解线性代数中的核心概念并应用于实际问题。 此提交包含用于通过基于频谱分而治之的高效稳定算法计算对称矩阵 (QDWHEIG.M) 的特征值分解和奇异值分解 (QDWHSVD.M) 的函数。 计算结果通常比 MATLAB 内置函数 EIG.M 和 SVD.M 给出的结果更准确。 函数 TEST.M 运行代码的简单测试。 有关底层算法的详细信息可以在 Y. Nakatsukasa 和 NJ Higham 的论文《用于对称特征值分解和 SVD 的稳定有效的谱分治算法》中找到，该论文于2012年5月发布。
     
  • UDFactor：实现对称矩阵的UD分解 - MATLAB开发
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    UDFactor是一款用于MATLAB环境的工具箱，专门提供对称矩阵UD分解的功能。它简化了复杂的数学计算过程，帮助用户高效准确地进行矩阵分析和工程应用研究。 [UD] = UFactor(P) 返回矩阵 U 和 D 使得 U.*D*U = P。 [UD] = UFactor(P,uflag) 当 uflag 设置为 TRUE 时，返回矩阵 U 和 D 使 U*D*U 等于 P。将 uflag 设为 FALSE 则等同于仅使用一个参数运行 UFactor 函数。 UFactor 的算法类似于 Cholesky 分解，但在此分解中，矩阵被拆分为酉上三角矩阵 (U) 和对角矩阵 (D)，使得 P = U*D*U（或 U.*D*U）。这与 P = (U*D^0.5)*(U*D^0.5). = S*S 相等，其中 S 是 P 的上三角平方根。这种分解不涉及计算 U 和 D 中元素的平方根，使得它非常适合用于卡尔曼滤波器（UD 滤波器）的平方根实现。 关于此算法的具体细节，请参考 GJ Bierman 在 1977 年出版的《离散序列估计方法》一书。需要注意的是，该分解仅适用于特定情况下的矩阵 P。
     
  • MATLAB K均值聚类代码-Kmeans_MATLAB:Kmeans_MATLAB
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的K-means聚类算法代码，用户可以利用该代码进行数据点的分类和集群分析。 这段文字描述了关于在Matlab中实现K-means聚类的代码。该代码包括最后结果可视化的功能。
     
  • Matlab中的K均值聚类算法
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    本简介探讨了在MATLAB环境中实现和应用K-均值聚类算法的方法与技巧，旨在帮助读者理解和优化数据分类过程。 K均值聚类算法简单易懂且实用，可以用MATLAB实现，并适用于图像分割。