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Matlab无向图代码示例 - Graph-Based-Text-Classification: 基于图的文本分类

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简介：
本项目提供了基于MATLAB的无向图实现代码，应用于文本分类问题。通过构建文档间的相似性图，进而利用图论方法进行高效准确的分类处理。 该项目旨在使用基于图的文本表示和图内核进行文本分类。该理论依据Marion Neumann、Roman Garnett、Christian Bauckhage 和Kristian Kersting 的研究：“传播内核：来自传播信息的高效图形内核”（2015年）。此外，还包括Neumann, M., Patricia, N., Garnett, R.和Kersting, K.在“数据库中的机器学习和知识发现：欧洲会议（ECML/PKDD 2012）”上的论文。 代码基于Marion Neumann 和Yu Sun的配置。这部分配置基于标准的Anaconda Python环境，已经安装了许多流行的科学软件包如numpy、matplotlib和scikit-learn等。 MATLAB引擎安装部分需要将PropagationKernel文件夹添加到MATLAB路径中，并按照指南来配置MATLAB引擎以供Python使用。此外还需要根据说明安装Stanford NLP工具包及Java环境。

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  • Matlab无向图代码示例 - Graph-Based-Text-Classification: 基于图的文本分类
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    本项目提供了基于MATLAB的无向图实现代码，应用于文本分类问题。通过构建文档间的相似性图，进而利用图论方法进行高效准确的分类处理。 该项目旨在使用基于图的文本表示和图内核进行文本分类。该理论依据Marion Neumann、Roman Garnett、Christian Bauckhage 和Kristian Kersting 的研究：“传播内核：来自传播信息的高效图形内核”（2015年）。此外，还包括Neumann, M., Patricia, N., Garnett, R.和Kersting, K.在“数据库中的机器学习和知识发现：欧洲会议（ECML/PKDD 2012）”上的论文。 代码基于Marion Neumann 和Yu Sun的配置。这部分配置基于标准的Anaconda Python环境，已经安装了许多流行的科学软件包如numpy、matplotlib和scikit-learn等。 MATLAB引擎安装部分需要将PropagationKernel文件夹添加到MATLAB路径中，并按照指南来配置MATLAB引擎以供Python使用。此外还需要根据说明安装Stanford NLP工具包及Java环境。
     
  • 基于Spark的XGBoost中文文本分类系统：xgbspark-text-classification
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    xgspark-text-classification是一款利用Apache Spark和XGBoost技术实现的大规模中文文本高效分类系统，适用于处理大规模数据集。 特征资料来源：Hive；分词工具：Ansj；功能工程包括NGram和TF-IDF或预训练的Word2Vec模型；分类算法使用XGBoost；通过Spark Pipeline进行模型训练，采用交叉验证与网格搜索来进行模型选择和调整。环境版本为：环境 2.1.1、1.2.1、0.7 和 5.1.2。
     
  • 高效图基图像分割算法：Efficient Graph-based Image Segmentation（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种高效的基于图论的图像分割算法，并提供了MATLAB实现。该方法能够快速准确地进行图像分割，在保持细节的同时，有效提升处理速度和质量。 该文件实现了参考文献[1]中描述的图像分割算法，并且证明了其结果既不过于细致也不过于粗糙。参考文献[2]提供了有关此算法的工具箱资源，但并未包含适用于Matlab环境中的版本，因此本段落件旨在填补这一空白。 要复制屏幕截图的结果，请运行：test_GraphSeg 参考资料： [1] 高效的基于图的图像分割，Pedro F. Felzenszwalb 和 Daniel P. Huttenlocher，《国际计算机视觉杂志》，第 59 卷，第2期，2004年9月 [2] http://people.cs.uchicago.edu/~pff/segment/ 致谢： 作者感谢张彦的2D/3D图像分割工具箱。
     
  • Matlab AlexNet 图像识别代码-衣物分类: Classification-of-Clothes
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    本项目利用MATLAB实现AlexNet模型，专注于衣物图像的分类任务。通过训练和测试，对不同类型的衣物进行准确识别与归类。 在使用Tensorflow进行程序测试时，我们需要将图像和txt文件加载到python程序（inception.py）中，并通过命令行运行该程序。执行的命令格式为：`inception --how_many_training_steps 500 --output_graph=~/new_graph.pb --output_labels=~/new_labels.txt --image_dir ~/（imagedata目录）`，其中`new_graph.pb`是我们训练过的包含衬衫、夹克和毛衣分类模型优化权重的图形文件。另外，我们还需要加载一个名为`new_labels.txt`的标签文本段落档，该文档包含了用于图像识别的类别信息。 这些文件需要存储在与testing_inception文件相同的位置中。运行程序后可以查看测试结果。 对于Matlab部分，我们的代码适用于具有神经网络工具箱的matlab版本，并且使用了下载得到的alexnet模型（downloadalexnet.mat）。
     
  • MATLAB中的残差图绘制代码 - OCT分类：OCT-classification项目
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    本段代码属于OCT-classification项目，用于在MATLAB环境中绘制残差图，辅助评估模型预测效果和诊断异常值。 画残差图的MATLAB代码使用的是OCT-classification运行环境，在MATLAB R2017a版本上进行开发，并且兼容Python 3.7与Pytorch 1.1.0。项目中的主要文件包括： - BM3DBM3D.m：这是用于在MATLAB中实现BM3D去噪的代码。 - BM3D_progress.m：该脚本负责加载数据集，选择需要处理图片的具体路径和数量。 此外，在Python部分包含以下程序： - ImageProcessImagePreprocess.py: 一个图像预处理工具； - BM3D.py：实现了与MATLAB版本对应的BM3D去噪算法。 - Binaryzation.py：用于进行图像填充及阈值过滤操作的模块； - MedianFilter.py：执行中值滤波并保留最大连通域的功能程序； - MorphologicalOpening.py: 负责形态学开运算处理； - MorphologicalClosing.py: 专门负责形态学闭运算任务。 - Fitting.py：进行线性拟合和二阶多项式拟合的工具模块； - Normalization.py：执行归一化及图像裁剪操作的功能程序； - FeatureExtractionSIFT.py：使用SIFT特征提取与K-Means聚类，训练支持向量机（SVM）以及随机森林模型来完成分类任务。 - Predict.py: 利用之前训练好的支持向量机和随机森林模型对图像进行预测。
     
  • 基于Matlab的CNN图像分类代码
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    本项目提供了一套使用Matlab开发的卷积神经网络(CNN)代码，专注于实现高效且准确的图像分类功能。 该项目旨在利用FPGA技术实现一个经过训练的卷积神经网络（CNN）来进行图像分类任务。项目采用CIFAR-10数据集作为训练样本，并借助深度学习中的CNN模型对输入图像进行类别划分。设计包含了六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活函数应用、最大池化操作、将特征图展平为一维向量以供全连接层处理，以及最终的Softmax分类器。 具体而言，在实现过程中使用了若干卷积核/过滤器来从输入图像中提取有用的视觉信息。该方法支持灰度或彩色图像作为输入数据源。项目所用到的主要工具有：Xilinx Vivado v17.4（用于FPGA设计）、Matlab R2018a（辅助参考和结果对比）。编程语言方面，选择了Verilog HDL以完成硬件描述任务。 截至目前为止，已经完成了以下几项工作： - 对于FPGA及其相关资源、Vivado 17.4以及Matlab R2018a的基本操作有了初步掌握。 - 使用Vivado 17.4开发了一些基础的Verilog模块，如矩阵乘法器、通用多路复用器（MUX）、卷积运算单元、ReLU激活函数和最大池化功能等。 - 利用了Matlab R2018a创建了一系列辅助性矩阵操作程序，用于参考目的及结果验证之需。 此外，在初始阶段主要处理灰度图像（通过在Matlab中将彩色图片转换为灰度格式）。接下来的工作重点在于进一步完善上述基础模块，并开始着手构建整个CNN架构。
     
  • MATLAB代码：均匀图划分（Uniform graph partition）
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    本段MATLAB代码实现了一种均匀图划分算法，旨在将复杂网络或图形数据高效地分割为多个子集，确保各部分间负载均衡且连接度最小化。 启发式算法实现完全图分割的核心思想是：首先随机将顶点集 V 划分成两个元素数目相等的集合 X0 和 X1 得到初始解，并计算目标函数 c([X0, X1]) 。定义 neighborhood 为交换 X0、X1 中的一对节点后得到的所有可能划分的集合。采用穷举搜索策略，每次都选择 neighborhood 中目标函数值最小的划分，逐步改进解，直到无法进一步减小目标函数为止。
     
  • hog_svm图像分类（Python代码示例）+图片
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    本项目通过Python实现基于HOG特征与SVM算法的图像分类系统，并附带相关代码和演示图片，展示模型识别效果。 下载后，请安装与版本匹配的Python 3.6、numpy、scipy、matplotlib、sklearn 和 skimage 等包。安装完成后可以直接运行程序，无需对代码进行任何修改。运行程序时输入y即可开始执行自带的图像分类功能（包括小鸡、小鸭、蛇和猫等类别）。
     
  • 基于MATLAB的SVM文本分类源代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)算法用于进行文本分类任务的完整源代码。它适用于学术研究或实际应用中处理大规模文本数据的需求，帮助用户快速构建高效的文本分类模型。 SVM文本分类的MatLAB源代码采用m-file格式。
     
  • 基于Word2vec词嵌入的Text-CNN中文文本分类
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    本研究采用Word2vec模型进行词嵌入，并结合Text-CNN架构对中文文本进行自动分类，有效提升分类精度与效率。 本段落是在参考了gaussic大牛的“text-classification-cnn-rnn”之后进行的一项实验研究，在相同的数据集上进行了基于词级别的CNN文本分类操作，并使用Word2vec训练词向量嵌入。相较于原版，本项研究做出了以下改进： 1. 引入不同大小的卷积核； 2. 添加了正则化机制； 3. 移除了纯中文或英文单词中的数字、符号等非字母字符； 4. 去掉了长度为一的所有词。 经过上述调整后，实验结果得到了显著提升。验证集准确率从最初的96.5%提高到了97.1%，测试集的准确性也由原来的96.7%上升至了97.2%。 本研究的主要目的在于探讨使用Word2vec训练出的词向量嵌入CNN模型后对分类效果的影响，最终实验得出的结果显示，在验证集中该方法能够达到97.1%的准确率。