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基于MATLAB的SymNMF代码：利用对称NMF进行图聚类

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简介：
本简介介绍了一种使用MATLAB实现的SymNMF算法，该算法通过应用对称非负矩阵分解（SymNMF）技术来执行高效的图数据聚类分析。 对称非负矩阵因式分解（SymNMF）是一种无监督的图聚类算法，在生物信息学和基因组研究等领域发现了许多应用及其扩展。该Matlab软件包是为了支持以下论文开发的：DaKuang, ChrisDing, HaesunPark, SymmetricNonnegativeMatrixFactorizationforGraphClustering, The 12th SIAM International Conference on Data Mining (SDM12), pp. 106--117, 2012。以及期刊版本：DaKuang, SangwoonYun, HaesunPark, SymNMF: Nonnegativelow-rankapproximationofasimilaritymatrixforgraphclustering, Journal of Global Optimization, 62(3):545-574, 2015。如果发现该代码有用，请引用上述论文。 问题陈述： S

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  • 基于MATLAB的SymNMF代码：利用对称NMF进行图聚类
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    本简介介绍了一种使用MATLAB实现的SymNMF算法，该算法通过应用对称非负矩阵分解（SymNMF）技术来执行高效的图数据聚类分析。 对称非负矩阵因式分解（SymNMF）是一种无监督的图聚类算法，在生物信息学和基因组研究等领域发现了许多应用及其扩展。该Matlab软件包是为了支持以下论文开发的：DaKuang, ChrisDing, HaesunPark, SymmetricNonnegativeMatrixFactorizationforGraphClustering, The 12th SIAM International Conference on Data Mining (SDM12), pp. 106--117, 2012。以及期刊版本：DaKuang, SangwoonYun, HaesunPark, SymNMF: Nonnegativelow-rankapproximationofasimilaritymatrixforgraphclustering, Journal of Global Optimization, 62(3):545-574, 2015。如果发现该代码有用，请引用上述论文。 问题陈述： S
  • 基于MATLAB的NMF代码-NmfClustering：利用非负矩阵分解进行数据聚类的方法
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  • EM算法Matlab代码-ImageSeg：利用聚类进行无监督图像分割
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    本项目提供了一段基于EM算法的Matlab代码，用于实现无监督图像分割任务。通过聚类分析技术自动识别和分离图像中的不同区域或对象。 本段落讨论了使用EM算法的Matlab代码进行无监督图像分割，并将该方法与K均值聚类的结果进行了比较。主要代码位于文件`code.m`中，而高斯模型的相关函数则在另一个名为`GMmodel.m`的文件里实现。通过这两种不同的聚类技术来分析和理解它们各自的特点以及在实际应用中的表现差异。
  • 基于MATLAB的hiernmf2代码：适用于文档聚类与主题建模的二级层次NMF
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    本作品提供了一个基于MATLAB实现的hiernmf2代码，专门用于执行文档的二级层次非负矩阵分解（NMF），以支持高效的文档聚类和主题建模任务。 等级2的NMF（HierNMF2）是一种用于大型文档聚类与主题建模的无监督算法，在质量上大约是LDA的二十倍，并且在生物信息学领域也取得了成功应用的成绩。这个Matlab软件包是为了支持以下论文而开发：DaKuang, HaesunPark 和 Fastrank-2 nonnegative matrix factorization for hierarchical document clustering，发表于 The 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD13)，页码739至747。如果发现该代码有用，请引用上述论文。 所有这些Matlab函数均已进行了文档记录。要开始使用软件包，请运行脚本test.m，此脚本会利用Reuters数据集生成具有20个叶节点的主题层次结构。在每个M文件的开头可以找到帮助文本以获取更多选项信息。 通常来说，HierNMF2算法更适用于术语文档矩阵，在这种情况下，每一个数据点代表一篇文档。
  • 【图像分割】利用K-means聚类算法进行图像区域划分的Matlab代码.zip
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    本资源提供基于K-means聚类算法实现图像区域自动划分的Matlab代码，适用于初学者学习图像处理与机器学习技术。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真研究。还包括无人机相关技术的仿真实验。
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  • 利用DBSCAN算法进行数据聚类（含Matlab代码及运行结果）.zip
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    本资料包提供了一种基于DBSCAN算法的数据聚类方法，并附有详细的Matlab实现代码和实际运行的结果展示。适合研究与学习使用。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等众多领域的MATLAB仿真研究与应用，涵盖无人机路径规划等多种工程问题的解决方案。更多内容请访问博主主页搜索相关博客文章。 适合人群：本科及以上学生和科研工作者使用，适用于教学与科学研究项目。 开发者专注于科研工作，并热爱分享知识和技术成果。团队长期从事以下领域算法的研究改进： 1. 智能优化算法及其应用： - 改进智能优化方法（单目标及多目标） - 生产调度问题：装配线、车间和生产线平衡等 - 路径规划研究，包括TSP, VRP以及无人机路径设计 - 三维装箱求解与物流选址 2. 神经网络预测分类： 包括BP神经网络、SVM、LSSVM及其他深度学习模型的应用。 3. 图像处理算法：涵盖图像识别（如车牌，交通标志等）、分割和检测等功能模块。 4. 信号处理技术：包括故障诊断与生物医学信号分析应用案例。 5. 元胞自动机仿真模拟各类现象，例如人群疏散、病毒传播及晶体生长过程。 6. 物联网相关研究：无线传感器网络定位覆盖优化等课题的研究进展。
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