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MATLAB的edge源代码-SOM-Toolbox: SOM工具箱

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简介:
SOM-Toolbox是基于MATLAB开发的一款自组织映射(SOM)工具箱,包含了一系列用于数据可视化和聚类分析的函数。本仓库提供了MATLAB edge函数的部分源代码,便于用户深入理解和定制SOM算法。 MATLAB的SOM工具箱用于自组织地图(SOM)等相关功能。SOMToolbox2.0是实现自组织地图算法的Matlab5软件库,由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。SOMToolbox2.1是对SOMToolbox在2012年12月进行修订的版本。有关具体更改,请参阅CHANGELOG。 为了使用该工具箱,您需要执行以下命令设置路径:addpath(genpath(SOM-Toolbox));这将把SOM-Toolbox及其所有子文件夹添加到Matlab搜索路径中。 工具箱包含多个目录: -som:包括修订后的版本中的SOM功能。 -gtm:使用Netlab的GTM功能。 -contrib:外部贡献给SOM工具箱的内容。 -demo:演示脚本和数据。 该软件包是免费软件,您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可协议进行分发和修改。

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客服
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  • MATLABedge-SOM-Toolbox: SOM
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    SOM-Toolbox是基于MATLAB开发的一款自组织映射(SOM)工具箱,包含了一系列用于数据可视化和聚类分析的函数。本仓库提供了MATLAB edge函数的部分源代码,便于用户深入理解和定制SOM算法。 MATLAB的SOM工具箱用于自组织地图(SOM)等相关功能。SOMToolbox2.0是实现自组织地图算法的Matlab5软件库,由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。SOMToolbox2.1是对SOMToolbox在2012年12月进行修订的版本。有关具体更改,请参阅CHANGELOG。 为了使用该工具箱,您需要执行以下命令设置路径:addpath(genpath(SOM-Toolbox));这将把SOM-Toolbox及其所有子文件夹添加到Matlab搜索路径中。 工具箱包含多个目录: -som:包括修订后的版本中的SOM功能。 -gtm:使用Netlab的GTM功能。 -contrib:外部贡献给SOM工具箱的内容。 -demo:演示脚本和数据。 该软件包是免费软件,您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可协议进行分发和修改。
  • SOM-MATLAB-SOM-HTTP-CSIC: SOM-HTTP-CSIC
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    SOM-HTTP-CSIC 是一个基于MATLAB开发的安全数据分析项目,运用自组织映射(SOM)技术对CSIC网络入侵检测数据进行处理与分析。 本段落描述了用于HTTP数据集CSIC2010上正常与恶意Web请求分类的Matlab SOM代码,并使用SOMToolbox 2.1(需修复NARGCHK命令使用的警告,以减少运行时间)。所有代码及数据文件夹必须添加到Matlab路径中。该程序接受数字格式的数据,每行代表一个实例,最后一列是标签。“2”表示正常数据,“n”,其中n>2表示恶意数据。 在HTTPCSIC2010数据集的已处理版本可以在提供的数据文件夹找到,并且通过修改运行脚本中的少量代码可以应用于其他类型的数据。有关示例,请参见“run_http.m”。在此过程中,rpath应该设置为输出文件夹,所有结果将保存于此。 在每个模式对应的.mat文件中会存储所有的运行结果,在这些结果中最重要的变量是dr(检测率)和cmt(混淆矩阵)。
  • Self-Organizing Maps (SOM) - Matlab:用于数据分类自组织映射(SOM)及主成分分析...
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    这款Matlab工具箱提供了一套实现自组织映射(SOM)和主成分分析(PCA)的功能,特别适用于数据分析与可视化中的模式识别和数据分类任务。 SOMToolbox2.0是用于实现自组织地图(SOM)算法的Matlab5软件库,由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。运行SOM代码需要主Matlab文件及该目录中的所有相关文件:data2kde2som。此文件将分类数据转换为内核密度估计,然后通过SOM功能处理该估计结果。 运行“data2kde2som”需提供两个CSV格式的输入文件: 1. bin_midpoints(每个bin中点的位置) 2. 数据集(每行代表一个点的数据分布) 此外,还有一个名为“pca_surrey”的文件用于对上述数据执行主成分分析(PCA),以与SOM输出进行比较。
  • Python实现SOM算法
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    本段介绍基于Python语言实现的一种自组织映射(SOM)算法,通过简洁高效的源码展示SOM在网络聚类、数据可视化等方面的应用。 使用SOM算法进行聚类分析的Python代码实现及结果图表展示。
  • SOM-TSP[Matlab]_基于som网络旅行商问题求解_
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    本项目利用自组织映射(SOM)神经网络在Matlab平台上解决经典的旅行商问题(TSP),旨在优化路径规划,减少计算复杂度。 使用MATLAB元工具箱自带的工具包来实现旅行商问题的分析编程。
  • Prony Toolbox: PronyMATLAB
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    Prony Toolbox是一款基于MATLAB开发的工具箱,专为实现普朗尼分析而设计。它提供了便捷的功能来评估信号的指数衰减正弦分量,广泛应用于系统辨识和滤波器设计等领域。 Prony Toolbox 是一个用于执行 Prony 分析的图形用户界面工具。
  • MATLAB | Curve Fitting Toolbox
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    Curve Fitting Toolbox是MATLAB的一个重要工具箱,提供了一系列算法和函数用于曲线拟合、曲面拟合及光滑操作。它支持多种拟合类型,并提供了直观的用户界面进行数据分析与可视化。 在MATLAB中安装工具包的方法如下:首先下载所需的工具包并解压文件夹;然后将该文件夹复制到MATLAB的安装目录下的toolbox文件夹内;接着,在MATLAB程序中打开“设置路径”功能,添加刚刚放置工具包的那个文件夹,并选择“添加并包含子文件夹”的选项;完成以上步骤后点击保存即可开始使用这个新安装的工具包。
  • MATLAB小波(Wavelet Toolbox)
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    MATLAB小波工具箱提供了一整套函数和应用程序,用于信号和图像的数据分析与处理。它支持小波变换、多分辨率分析及各种应用需求,是进行复杂数据分析的强大工具。 本资源是Matlab中小波分析工具箱,包含了极大重叠离散小波变换等功能,来自2016版本的matlab,函数较为丰富。
  • MATLAB SLAM Toolbox - slamtb-graph.zip
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    该MATLAB SLAM Toolbox提供了一个名为slamtb-graph的ZIP文件,内含执行 simultaneous localization and mapping (SLAM) 所需的核心算法和功能,适用于机器人技术和自动化领域。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)即同时定位与建图,在机器人领域是一个核心问题。Matlab SLAM Toolbox是一款专为实现SLAM算法而设计的工具箱,它提供了丰富的函数和工具,使得用户能够在Matlab环境下进行SLAM算法的研究、开发和验证。这款工具箱是开源项目,意味着开发者和研究者可以自由地访问源代码,进行定制化开发和优化。 在Matlab SLAM Toolbox中,`slamtb-graph.zip`可能包含图形界面或图优化算法相关功能的压缩包。在SLAM中,图优化是一种常用的方法,用于对传感器数据进行后处理以提高定位和地图构建精度。它通过最小化误差图来调整估计的机器人轨迹和地图点,从而实现全局一致性。 SLAM算法通常包括以下关键步骤: 1. **数据采集**:来自各种传感器(如激光雷达、相机、IMU等)的数据被收集并整合。 2. **前端处理**:原始数据经过预处理,例如滤波、特征提取和匹配,以减少噪声和提取有用信息。 3. **状态估计**:使用卡尔曼滤波器、粒子滤波器或非线性优化方法(如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt算法)来估计机器人的位置和环境的地图。 4. **图构建**:SLAM算法构建一个图,其中节点代表机器人的位置,边则表示传感器测量的约束。`slamtb-graph`可能与此环节密切相关,提供创建和操作这些图的工具。 5. **图优化**:通过迭代优化过程(如BA),来最小化所有连接误差以获得最佳轨迹和地图估计。 6. **后处理**:优化结果用于更新机器人的位姿估计和地图,进一步提高精度。 Matlab SLAM Toolbox提供的功能可能涵盖这些步骤,使用户能够方便地实验不同的SLAM策略,例如EKF-SLAM、GraphSLAM或其他先进的方法。通过这个工具箱,研究者可以快速原型设计、比较不同算法的效果,并进行性能评估。 为了充分利用Matlab SLAM Toolbox,你需要熟悉Matlab编程环境,了解SLAM的基本原理以及如何解读和分析输出结果。此外,由于该工具箱来源于GitHub,你也需要有一定的版本控制和协作知识以便跟踪更新、提交更改或报告问题。如果你打算深入研究,建议查阅相关的学术文献和教程以增强理解和实践能力。