Advertisement

Windows环境下Yael KMEANS的Matlab与C代码，C代码可MEX至Matlab中使用

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

简介：
本项目提供在Windows环境下运行的Yael库K-means算法的Matlab和C语言实现。C代码支持通过MEX接口直接调用于Matlab环境中，便于高效处理大规模数据集。 “Windows下yael kmeans的matlab和c代码”指的是一个软件工具或库，在Windows操作系统环境下运行，并包含了MATLAB和C语言编写的代码。这些C代码是为MATLAB设计的，可以通过MATLAB的MEX接口进行编译，使得C代码能够被MATLAB直接调用，从而提高计算效率。 这部分内容进一步确认了该工具或库与yael kmeans算法相关，它提供了在MATLAB环境下的C源代码和相关的示例脚本。Yael是一个开源的C++库，用于处理各种机器学习和计算机视觉问题，包括聚类、特征提取等。K-means是一种常用的数据挖掘方法，旨在将数据集划分为K个不相交的类别，并通过最小化类别内数据点之间的平方误差来实现这一目标。 压缩包中包含以下文件： 1. `yael_kmeans.c`：这是C语言实现的Yael k-means算法源代码文件。用户可以通过MATLAB的MEX功能编译此文件，以便在MATLAB环境中直接调用k-means函数。 2. `sample_mvgm.c`：可能是一个示例程序，展示如何使用Yael库处理多变量高斯混合模型（MVGMs）。 3. `ndellipse.c`：可能是与n维椭圆计算或可视化相关的代码，在聚类分析中用于评估数据分布。 4. `test_yael_kmeans.m`：MATLAB测试脚本，验证yael_kmeans.c的正确性和性能。 5. `mexme_yael_kmeans.m`：MATLAB脚本，编译C代码并生成MEX文件，使MATLAB可以直接调用C实现的Yael k-means算法。 6. `gene_mvgm.m`：可能是用于测试或演示目的的数据生成函数，创建多变量高斯混合模型数据集。 7. `spiral2d.m`：可能是一个二维螺旋形数据生成脚本，常被用来作为可视化测试数据的工具。 8. `license.txt`：包含软件许可协议文件，规定了该软件使用、修改和分发条件。 9. `README_KMEANS.txt`：提供关于yael_kmeans工具详细说明及使用指南文档。 10. `yael_kmeans_mexw64.zip`：可能是预编译的Windows 64位MEX文件，用户可以直接在MATLAB中加载和使用。 这个压缩包提供了完整的解决方案，在MATLAB环境中利用高效的C实现进行k-means聚类，并包含了一系列辅助脚本和示例。这对于数据科学家及机器学习工程师来说非常有价值，使他们能够在Windows环境下快速高效地完成数据聚类任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Windows环境下Yael KMEANS的Matlab与C代码，C代码可MEX至Matlab中使用
    优质
    本项目提供在Windows环境下运行的Yael库K-means算法的Matlab和C语言实现。C代码支持通过MEX接口直接调用于Matlab环境中，便于高效处理大规模数据集。 “Windows下yael kmeans的matlab和c代码”指的是一个软件工具或库，在Windows操作系统环境下运行，并包含了MATLAB和C语言编写的代码。这些C代码是为MATLAB设计的，可以通过MATLAB的MEX接口进行编译，使得C代码能够被MATLAB直接调用，从而提高计算效率。 这部分内容进一步确认了该工具或库与yael kmeans算法相关，它提供了在MATLAB环境下的C源代码和相关的示例脚本。Yael是一个开源的C++库，用于处理各种机器学习和计算机视觉问题，包括聚类、特征提取等。K-means是一种常用的数据挖掘方法，旨在将数据集划分为K个不相交的类别，并通过最小化类别内数据点之间的平方误差来实现这一目标。 压缩包中包含以下文件： 1. `yael_kmeans.c`：这是C语言实现的Yael k-means算法源代码文件。用户可以通过MATLAB的MEX功能编译此文件，以便在MATLAB环境中直接调用k-means函数。 2. `sample_mvgm.c`：可能是一个示例程序，展示如何使用Yael库处理多变量高斯混合模型（MVGMs）。 3. `ndellipse.c`：可能是与n维椭圆计算或可视化相关的代码，在聚类分析中用于评估数据分布。 4. `test_yael_kmeans.m`：MATLAB测试脚本，验证yael_kmeans.c的正确性和性能。 5. `mexme_yael_kmeans.m`：MATLAB脚本，编译C代码并生成MEX文件，使MATLAB可以直接调用C实现的Yael k-means算法。 6. `gene_mvgm.m`：可能是用于测试或演示目的的数据生成函数，创建多变量高斯混合模型数据集。 7. `spiral2d.m`：可能是一个二维螺旋形数据生成脚本，常被用来作为可视化测试数据的工具。 8. `license.txt`：包含软件许可协议文件，规定了该软件使用、修改和分发条件。 9. `README_KMEANS.txt`：提供关于yael_kmeans工具详细说明及使用指南文档。 10. `yael_kmeans_mexw64.zip`：可能是预编译的Windows 64位MEX文件，用户可以直接在MATLAB中加载和使用。 这个压缩包提供了完整的解决方案，在MATLAB环境中利用高效的C实现进行k-means聚类，并包含了一系列辅助脚本和示例。这对于数据科学家及机器学习工程师来说非常有价值，使他们能够在Windows环境下快速高效地完成数据聚类任务。
     
  • MATLAB AMI代码 - MATLAB环境下的代码
    优质
    这段简介可以描述为：“MATLAB AMI代码”是指在MATLAB环境中运行的应用程序接口（AMI）相关代码。这些代码主要用于与亚马逊机器学习服务进行交互，实现数据处理、模型训练等功能。 MatLab备忘单： - `ans` 变量存储上次操作的结果。 - `clear` 命令清除内存中的变量。 - `clc` 命令清除控制台的历史记录。 - `help ` 命令显示一个函数的简要文档说明。 在除以0时不抛出错误，计算结果为“无穷大”（1/0 == Inf, -1/0 == -Inf）。 使用 `label` 和 `title` 函数可以在 LaTeX 模式下工作：`f(..., interpreter, latex)` - 使用 `disp(x)` 函数可以将预定义值或变量的值输出到控制台，例如： ```matlab disp(Hello World!) disp(a) ``` 如果一行以分号`;` 结尾，则不会显示该行的结果。结合使用 `sprintf(formatstring,param1,param2,...)` 可创建包含变量文本的模板。 示例： ```matlab disp(sprintf(Value of a is %d,a)) ``` 这样可以将变量值格式化后输出到控制台。
     
  • RK45与RKF87的MATLAB到C-MEX转换代码.rar
    优质
    本资源包含将RK45和RKF87数值积分方法从MATLAB实现转换为高效C-MEX文件的源代码，适用于需要高性能计算的用户。 自适应变步长龙格库塔4(5)数值积分（类似于ode45）与自适应变步长龙格库塔7(8)数值积分（类似于ode113），以及它们在MATLAB中的程序实现及其对应的自动转换为C语言版本的代码。
     
  • Windows环境下C语言实现Telnet的代码
    优质
    本项目提供在Windows环境中使用C语言编写Telnet客户端的源代码。通过该程序，用户可以学习如何在网络编程中实现基本的Telnet协议通信功能。 刚接触到了Telnet，并参考了一些资料后自己编写了一个简单的代码（不到一百行），实现了Telnet连接、发送与接收的功能。
     
  • MATLAB与C代码集成-UCEF：通用CPS联盟环境
    优质
    UCEF（Universal CPS Federation Environment）是一款用于MATLAB和C语言代码集成的工具，专为复杂系统开发提供支持。它促进了控制、估计及预测算法在真实硬件上的高效部署，助力于创建更加灵活且功能强大的嵌入式控制系统。 网络物理系统（CPS）是智能系统的代表之一，它们集成了物理与计算组件的共同设计交互[1]。这类系统将计算、通信、传感及驱动技术与实际环境相结合，以实现对时间敏感的功能，并且能够不同程度地与其他实体进行互动。这些高度互联的系统提供了新的功能，旨在提升生活质量并推动关键领域的技术创新，如个性化医疗保健、应急响应机制、交通流量管理、智能制造产业以及国防和国家安全等重要方面[2]。 CPS及其相关技术（例如物联网（IoT）及工业互联网），被视作实现创新应用，并且在多个经济部门中产生深远影响的潜力候选者。预计未来，这些系统的影响将是革命性的并且无处不在——从现今新兴的智能汽车、智慧建筑到机器人和无人驾驶车辆以及医疗设备等均可见一斑[3]。 开发CPS涉及跨不同工业领域的合作研究，这需要来自多个机构的研发团队之间的高度协作与风险共担。为了实现未来CPS的发展潜力，我们需要促进异构系统及开发流程间的互操作性，并且还需要一个强大的平台来支持跨越领域界限的实验和测试工作[4]。同时，当前这些系统的架构设计方法通常是特定领域的，并从中受益于采用更通用的方法论。 网络物理系统（CPS）的实验受到孤立仿真工具的影响与限制，这需要进一步改进以促进跨域协作和技术进步。
     
  • Windows环境下C++实现的GB2312与UTF-8互转代码.rar
    优质
    本资源提供在Windows系统下利用C++编写的程序源码，用于实现中文字符集GB2312与国际编码UTF-8之间的相互转换。适合需要进行文本编码处理的相关开发者使用。 C++编写的Windows环境下GB2312与UTF-8之间的转换代码，在VC环境中实现，调用了Windows底层函数，不支持Linux环境。
     
  • MATLAB中的KMeans聚类代码
    优质
    本段落提供了一份详细的MATLAB代码示例，用于执行K-means聚类算法。读者可以学习并应用该方法对数据集进行无监督的学习和分类。 基于MATLAB编程的Kmeans聚类代码示例：该代码完整且包含数据与详细注释，方便用户进行扩展应用。如果在使用过程中遇到任何问题或需要对代码进行创新性修改，请通过私信联系博主。本科及以上学历的学生可以下载并尝试进一步的应用和开发。若发现内容不够完善或不符合需求时，也可以直接联系博主寻求帮助以做相应调整与扩展。
     
  • MATLAB底层代码-MEX：利用Fortran和C++编写MEX文件的实例指导
    优质
    本教程详细介绍如何使用Fortran和C++为MATLAB编写MEX文件，包含实用示例与步骤说明，帮助用户掌握MATLAB底层编程技巧。 这个存储库包含在Linux和MacOSX上用于Matlab的示例程序，并使用Fortran和C++的mex文件来计算斐波那契数。这些代码都是为英特尔编译器设计的。 要开始，首先需要安装并配置好复式编辑环境，确保MDIR指向您的Matlab安装目录。默认情况下，使用的编译器是g++（也可以使用gcc或clang）。如果您想要使用Intel的icpc，请取消注释make-fcpp.makefile中的相应行来更改编译器设置。 对于Fortran部分，默认情况下的编译器为GNU Fortran (gfortran)，若要改用Intel的ifort，需要在make-ffortran.makefile中进行相应的修改并重新编译mex文件。 下面是在Matlab环境中运行示例代码的方式： ```matlab % 使用Matlab计算斐波那契数（正确答案应为75025） tic; fibonacci(25); toc % 使用Fortran接口计算相同数值的斐波那契数 tic; gateway_Fortran(25); toc ``` 这些步骤展示了如何在不同语言和编译器之间切换，以便于优化Matlab中的性能或利用特定语言的优势。
     
  • MATLAB源代码运行指南：使用mex与IPOPT接口
    优质
    本指南详细介绍如何在MATLAB环境中利用mex文件和IPOPT优化求解器进行高效编程。适合希望掌握复杂数值计算及优化问题解决策略的研究者和技术人员阅读。 Matlab源代码如何运行mexIPOPT（Enrico Bertolazzi编写） 这是Peter Carbonetto为IPOPT编写的MATLAB接口的重写版本，这是一个用于大规模非线性优化的软件包。可以从相关网站下载IPOPT的源代码和文档。 在OSX上可以使用Homebrew安装IPOPT。 为什么已经完成这项工作？原始的MATLAB接口似乎没有为OSX维护，并且不能与最新的MATLAB发行版一起使用。我已经重新组织并简化了原始接口（仅内部更改），并且消除了由于MATLAB与IPOPT之间的稀疏模式导致的错误，因为Matlab在稀疏矩阵管理方面进行了更新。此外，我试图改善错误捕获。 如何安装：请按照说明下载并在MATLAB中运行以进行安装。 无需编译应该可以正常工作。为您的体系结构（重新）编译mex文件将工作目录更改为toolbox目录。然后运行脚本CompileIpoptMexLib。如果一切顺利，再运行脚本setup和../IPOPT-tool。
     
  • VS环境下C/C++编写的ModbusTCP源代码.rar
    优质
    这个压缩文件包含了在Visual Studio环境中开发的使用C或C++语言编写的Modbus TCP协议实现的源代码。适合开发者学习和二次开发使用。 该资源包整合了多个C/C++的modbustcp开发源程序，为你的开发提供了一定的思路。