MATLAB中的高效Wasserstein重心离散分布聚类的新方法

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。

介绍了一种新的软聚类算法，名为基于贝叶斯分类的聚类。该算法不需要随机初始化，而是利用本地度量来选择最佳的聚类数。通过最小化可以从软聚类分配中推导出的对数贝叶斯风险来执行聚类，这被视为聚类过程的优化目标函数。算法类似于期望最大化，最小化所提出的聚类功能。此外，该算法已实现CPU和GPU版本。

这是Matlab代码，用于执行引入的Almost Rigidity测试M. Holmes‐Cerfon，L.Theran和SJ Gortler。该测试主要脚本是driver_almostrigidity.m。它需要CVX，可从下载。脚本运行两个示例。您可以通过注释以下几行之一来选择一个： framework = load_n10; % n=10 或者 framework = load_exampleTensegrity; - tensegrity的示例。要在您自己的示例上运行它，请创建一个类似于load_.m的文件，该文件将以下数据加载到“框架”结构中： framework.x：框架顶点的向量

导入LabView TDMS文件（版本1.1或1.2）到MATLAB工作区，转换为结构体，并提供保存数据至MAT文件的选项。该功能适用于MATLAB 2010b及更高版本，基于Brad Humphreys和Grant Lohsen以及Jeff Sitterle的工作。此版本新增处理LabView优化文件的能力，经过多个TDMS文件的有限测试验证。

看待考研单词学习，有了新的视角。

利用能量梯度函数进行图像锐度评估，结合其他图像指标进行全面分析。

MATLAB开发：生成经典代码的新方法。探索如何生成黄金代码序列。

中国农业大学邓乃扬教授编著的专著，全面讲解支持向量机的原理、方法和应用。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。