基于Matlab的动态聚类文件

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。

基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster

在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。

动态聚类方法是一种广泛采用的技术，其核心包括：1）选择适当的距离度量来衡量样本之间的相似性；2）确定能够评估聚类结果质量的准则函数；3）从初始分类出发，通过迭代算法寻找最优的聚类结果，以使准则函数达到极值。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

该Matlab代码实现了基于粒子群优化（PSO）的聚类算法，其灵感来源于Van Der Merwe和Engelbrecht于2003年发表的论文“使用粒子群优化的数据聚类”。 代码由Augusto Luis Ballardini编写，可以通过以下方式联系作者：* 邮箱：<邮箱地址>* 网站：<网站地址> 关于该PSO聚类算法实现的简短教程可以在这里找到：<教程链接>

利用(DE)算法开发的混合聚类系统，用于设置有效的初始状态和不同成对距离。技术进步引领下，此系统在聚类应用中展现出卓越性能。

介绍了利用MATLAB实现图像分割的模糊聚类算法，其中包括经典的FCM算法以及内核化FCM（KFCM）方法。该方法允许用户自定义内核函数，以实现更灵活的图像分割。

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annu