说明：有向无环图支持向量(DAG-SVMS)多类分类方法，是一种新的多类分类方法。该方法采用了最小超球体类包含作为层次分类依据。试验结果表明,采用该方法进行多类分类,跟已有的分类方法相比有更高的分类精度。

有向无环图 向量 DAG-SVMS 分类方法

说明：求出一个网络的所有最短路径，并根据最短路径求出所有节点和边的介数。适用于有向图和无向图。

无向图 节点介数 最短路径 图的介数 MATLAB边介数

说明：应用背景将蚁群算法应用于图像分割领域, 提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与 该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率, 进行两处改进, 第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近, 可取一图像灰度梯度阈值来实现, 第二将信息激素强度和启发式引导函数...

matlab 图像 检测 边缘

说明：将二元无向邻接图转换为超图。输出是一个非对称矩阵，其中列是顶点，行是超边。

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说明：均值便宜跟踪的示例，计算加权加速度,相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），可实现对二维数据的聚类，验证可用，matlab开发工具箱中的支持向量机。

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说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：应用背景在这种方法中，输入图像 ；规范化，无论是在方向和位置的鲁棒性图像之间的匹配，输入 ； ；注册图像。它可用于指纹或包含您想规范他们的方向和位置的物体的图像归一化。关键技术代码包含3个步骤：1改变图像转化为二值化图像。2找角之间的图像中物体的质量主要轴和X轴。3规范图像方向用角度在步骤2。4寻找...

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说明：应用背景图论是图论研究的一种，它是用来模拟物体间两两关系的数学结构。在这种情况下，一个“图形”是由“顶点”或“节点”组成，称为边连接的边。图可能是无向的，这意味着没有任何与每个边缘的顶点之间的区别，或其边缘可能是从一个顶点到另一个；见图（数学）更详细的定义和其他类型的变化，通常被认为是。图是离散数学...

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说明：人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来得到了广泛的关注，识别领域的各种方法在这里各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓宽了模式识别的方向。现有一个描述人脸不同角度的图像库，包含了10个人，每人5幅图像，分别描述人脸的朝向：左方、左前方、前方、右前方和右方。创建LVQ神经网络，对任意给出的...

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