说明：复杂网络学科的社区发现研究领域，对于社区检测结果进行评价：采用归一化互信息（NMI）与网络数据原有分区结构进行对比。

互信息 复杂网络 社区发现 归一化互信息

说明：本文件中包含了基于互信息的图像配准中各种互信息的计算方法，有传统意义上的互信息，归一化互信息，区域互信息等，思路清晰，简单易懂,每一个文件就是一种互信息计算方法

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说明：是信号处理的基础，计算互信息非常有用的一组程序,保证准确无误，是学习通信的好帮手，与理论分析结果相比，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，包括回归分析和概率统计。

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说明：近年来，随着互联网的高速发展，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息以图像为主。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出所需要的图像，己成为一个备受关注的研究课题。有效地组织、管理和检索大规模的图像数据成为迫切需要解决的问题。于是基于内容的图像检索(Content-Based Image Ret...

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说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

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