说明:我自己编写的分层聚类算法,类内采用最大距离,类间采用最小距离实现
类间距离 分层聚类 Distance-Clustering clustering Hierarchical-Matlab
说明:基于软木塞数据,150个样本间的最小距离分类器。(内含软木塞数据xls表格)
说明:该算法是基于核密度估计的爬山算法,可用于聚类、图像分割、跟踪等,因为最近搞一个项目,涉及到这个算法的图像聚类实现。 假设在一个多维空间中有很多数据点需要进行聚类,Mean Shift的过程如下: 1、在未被标记的数据点中随机选择一个点作为中心center; 2、找出离center距离在bandw...
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:KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设:(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时,性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近,否则其空间距离也越大;(2)如果两类指标间存在较大关联度,则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...
说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...