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基于约束聚类算法集成的MATLAB项目源码

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简介：
本MATLAB项目提供了一种基于约束条件优化聚类效果的算法集成工具。通过整合多种聚类方法并引入用户定义的约束规则，有效提升数据分类精度和实用性。适合研究与工程应用开发使用。 这是一个包含一组聚类算法的 MATLAB 代码。 ### 如何运行： 要在 toy 数据上查看输出结果，请进入 `experiment` 目录并运行 `experiment_toy.m` 脚本。您应该能够看到以下输出，后面是其他输出结果: 您也可以通过运行 `experiment_uci.m` 脚本来在 UCI 数据集上查看算法的输出结果。 ### 代码结构 以下是代码结构说明:

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  • 基于约束聚类算法集成的MATLAB项目源码
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    本MATLAB项目提供了一种基于约束条件优化聚类效果的算法集成工具。通过整合多种聚类方法并引入用户定义的约束规则，有效提升数据分类精度和实用性。适合研究与工程应用开发使用。 这是一个包含一组聚类算法的 MATLAB 代码。 ### 如何运行： 要在 toy 数据上查看输出结果，请进入 `experiment` 目录并运行 `experiment_toy.m` 脚本。您应该能够看到以下输出，后面是其他输出结果: 您也可以通过运行 `experiment_uci.m` 脚本来在 UCI 数据集上查看算法的输出结果。 ### 代码结构 以下是代码结构说明:
     
  • 基于不确定集约束的稳健Capon波束形成算法(2010年)
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    本文提出了一种基于不确定集约束的稳健Capon波束形成算法，旨在提高信号处理中的噪声抑制和方向定位性能，特别适用于复杂多变的电磁环境。 针对Capon波束形成算法在导向矢量不确定集约束下的求解问题，提出了一种新的解决方法。通过对稳健算法最优化问题的特点及求解过程进行深入分析，我们得出了改进的解决方案。这种方法不仅简化了不确定集约束参数的选择流程，还提升了波束形成算法的整体性能至最优水平。研究结果表明，在特定条件下应用负加载策略可以获得最佳性能改善效果；同时发现增大约束参数值可以使波束形成算法的表现更接近于理想状态，并且通过合理选择约束参数可以有效避免出现零解的情况。最终的仿真测试验证了理论分析的有效性和改进方法的实际可行性，证明其在实际应用场景中的可靠性和优越性。
     
  • DBSCAN聚类算法的Matlab源码
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    本简介提供了一个基于DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的Matlab实现代码。此源码适用于数据挖掘和机器学习领域中对密度聚类感兴趣的研究者和学生，能够有效识别任意形状的数据簇并区分噪声点。 基于密度的聚类算法在MATLAB中的实现能够通过配置输入数据格式来完成目标聚类，并且效果非常出色。
     
  • FCM聚类算法的Matlab源码
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    本段代码为基于FCM（Fuzzy C-means）模糊C均值聚类算法的Matlab实现，适用于数据分类与模式识别领域中对复杂数据集进行软划分。 我现在用的这个聚类算法源程序非常简洁，并且里面的注释也很清楚，我一直都在使用它。
     
  • 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。
     
  • 基于BP算法的聚束式合成孔径成像
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    本研究提出了一种基于BP算法优化的聚束式合成孔径成像方法，通过改进信号处理流程提升图像分辨率与清晰度，在雷达遥感领域具有重要应用价值。 聚束式合成孔径成像（BP算法）是一种技术方法。
     
  • MATLAB聚类代码-PSO聚类：基于粒子群优化的聚类算法[Matlab实现]
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的基于粒子群优化（PSO）的聚类算法。通过智能搜索策略，该算法能有效提高数据分类的质量和效率。 MATLAB聚类代码实现了PSO（粒子群优化）的聚类算法。作者为Augusto Luis Ballardini。 分发该库是希望它会有用，但没有任何担保；甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。根据GNU自由文档许可版本1.3或自由软件基金会发布的任何更高版本的规定，授予复制、分发和/或修改本段落档的权限；没有不变的部分，也没有前封面文字和后封面文字。 此代码受以下论文启发：Van Der Merwe, DW; AP Engelbrecht，“使用粒子群优化的数据聚类”，《进化计算》，2003年。CEC03会议，第1卷，第215-220页，doi: 10.1109/CEC.2003.1299577。 与该实现相关的简短教程可以找到相关资料获取。
     
  • 基于MATLAB的模糊聚类算法程序源码.zip
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下运行的模糊聚类算法程序源代码，适用于数据挖掘、模式识别等领域，帮助用户实现复杂数据集的有效分类与分析。 【程序老媛出品，必属精品】资源名：MATLAB实现模糊聚类算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：该资源提供了使用MATLAB语言编写的按照模糊聚类法对测试集进行分类的完整程序和详细注释。非常适合初学者及有一定经验的研发人员参考学习。 适合人群：新手以及具备一定开发经验的技术人员
     
  • 峰值密度聚类Matlab代码-DLORE-DP：用于密集成员的基于局部核心密度峰聚类算法的Matlab代码及合成数据集
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    DLORE-DP是一款在MATLAB环境下运行的峰值密度聚类工具，特别适用于处理密集成员的数据。该工具采用新颖的局部核心密度方法来识别和分类数据中的密度峰值，帮助研究人员深入分析复杂数据结构。附带的合成数据集为测试与验证算法提供了便利条件。 周围计算的MATLAB代码包括DLORE-DP算法（手稿中的算法4），该算法基于局部核心成员的密度峰值聚类方法，并使用了CoreSearch_supk.m文件，其中包含了算法2和算法3。DP.m用于执行本地核心集群操作，而drawcluster2则用来绘制聚类结果。此外，SNNDPC2.m中包含了一个与DLORE-DP进行对比实验的SNN-DPC算法版本。在实验过程中使用了合成数据集pacake来测试这些方法的有效性。
     
  • 资源约束下多项目的两阶段调度算法
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    本文提出了一种在资源受限条件下的多项目两阶段调度算法，旨在优化项目进度与资源配置，提高整体效率和成本效益。 在资源受限项目调度问题的研究背景下，进一步将可更新资源扩展为具有不同胜任力的人力资源，并建立了一个考虑人力资源差异的多目标项目调度模型。该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题的一种更贴近研发项目群实际情况的改进版本。 为了处理这种新的复杂性，提出了一种两阶段优化算法来解决上述提出的数学模型中的挑战。第一阶段是针对项目的时序约束进行优化，采用蚁群算法（ACO）对任务列表进行求解和调整，并通过改良信息素增量规则、串联进度生成机制(SSGS)以及资源冲突消解策略的应用提高了算法的效率与质量。 第二阶段则专注于解决人力资源的限制问题。利用第一阶段得到的任务序列作为输入数据，逐一核查每一项任务所需的人力资源配置情况并进行必要的调整，从而最终产生出优化后的项目调度方案。 数值实验结果表明，考虑了胜任力差异的新模型更加符合研发项目的实际情况，并且所提出的两阶段算法在求解性能方面表现出色。