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搜索资源 - feature clustering matlab
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在语音信号处理中，特征的聚类用matlab来实现-in voice signal processing, feature clustering to achieve using Matlab
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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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线性判别分析（LDA）用于特征选择，可以对数据集或者图像提取有用特征，用于分类或者聚类等机器学习应用中-Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature selection, application in dataset or image feature extraction, for classification or clustering applications in machine learning
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K-meansK均值聚类在无监督的情况下选择图像特征的算法-K-meansK means clustering in the case of unsupervised image feature selection algorithm
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协同模糊聚类建模通过特征选择和协同模糊聚类的模糊建模方法构建T-S模型，并用此模型对数据进行测试。-Collaborative fuzzy clustering modeling and collaboration through the feature selection fuzzy clustering TS fuzzy modeling method to build models and use this model of data for testing.
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describes selforganizing feature maps which describes the clustering and compression
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enhancing semi-supervised clustering:a feature projection prespective算法实现-the implementation of the alogrithm described in the paper--- enhancing semi-supervised clustering:a feature projection prespective
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图像特征提取的总结，用MATLAB模糊聚类算法进行图像分割，阀值分割及特征提取的资料和作业。-Summary of the image feature extraction, fuzzy clustering algorithm using MATLAB for image segmentation, threshold segmentation and feature extraction of data and operations.
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量子自组织特征映射网络聚类算法仿真程序
量子群智能优化算法-Quantum self-organizing feature map network clustering algorithm simulation program
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本程序包括：论文SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类，和相应的matlab实现其中图像划分以及特征提取、聚类均利用matlab6.5完成。
-The procedures include: paper by SVM for feature extraction based on block classification, and the corresponding realization of one image into matlab, and feature extraction,
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针对FCM算法的运行时间长和计算量大的问题，提出了改进的FCM算法，先将图像分割成窗口大小的子块，然后以子块为单位提取特征向量，用FCM聚类粗分割，然后对边缘子块，以像素为单位从新提取特征向量，进行细分割。分割后的结果提高了运行速度和分割精度。-For the FCM algorithm and the calculation of long run the problem of large proposed improved FCM algorithm, first image into bl
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自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-Self-organizing maps model (Self-Organizing feature Map), that a neural n
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适用于SIFT图像特征提取、K-means生成聚类、SVM图像分类-Image feature extraction, generation clustering, image classification
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粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，在MATLAB中求图像纹理特征，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，实现典型相关分析，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, The received signal is given eye and BER simulation systems, In th
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基于欧几里得距离的聚类分析，多元数据分析的主分量分析投影，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，Matlab实现界面友好，本程序的性能已经超过其他算法，有详细的注释，匹配追踪和正交匹配追踪。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Is a good learning materials to l
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可实现对二维数据的聚类，关于小波的matlab复合分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，用于特征降维，特征融合，相关分析等,基于欧几里得距离的聚类分析，包括脚本文件和函数文件形式。- Can realize the two-dimensional data clustering, Matlab wavelet analysis on complex, DC-DC power single-part set-loop control, I
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，matlab开发工具箱中的支持向量机。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, matlab development toolbox support vector machin
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谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成(Spectral clustering can distinguish arbitrary sample space and converge to the global optimal solution, the basic idea i
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实验示例是基于语音中的mfcc，语音倒谱特征来进行聚类，先利用训练样本来计算训练样本聚类中心（用到了lbg算法），之后再进行分类。
注意：使用代码时需要自己更改文件路径。(This example is based on the MFCC in speech and the feature of speech Cepstrum to cluster. First, the training sample is used to calculate the training sample clus
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自己用的时域特征提取方式，包含均值，均方根值，歪度，峭度，峰值指标，阈值裕值指标，峭度指标等，然后用RBF做聚类(The method of feature extraction in time domain includes mean value, root mean square value, skewness, kurtosis, peak value index, threshold margin index, kurtosis index, etc. Then RBF is used
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