光谱聚类

Matlab交叉检验代码SpectralClustering_RandomBinning（SC_RB）提供了一种简单的方法，利用最新的随机分箱特征来扩展光谱聚类。该代码结合了内核逼近（Random Binning）和特征值/奇异值求解器（PRIMME），适用于处理大规模数据集。详细信息可以在Wu等人的论文中找到：“使用随机分箱特征的可伸缩光谱聚类”（KDD'18）以及IBM Research AI Blog中获取。为了运行此代码，用户需要安装RB、PRIMME和LibSVM工具包，并编译相应的MEX文件以适配Mac、Linux或Windows操作系统。此外，还需下载符合libsvm格式的数据集

多光谱聚类算法在Matlab中的开发。Yu和Shi（2003）提出了一种多类光谱聚类方法。

我制作的MATLAB演示回顾了光谱聚类，这是在2014年NU机器学习会议上展示的。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能，适用于多种光谱处理任务，例如拉曼光谱分析。

这几天我重新修订了一个之前编写的小GUI界面，使用guide重新设计，创建了一个光谱分析软件。在开发过程中遇到了多个挑战，但也取得了丰富的经验。现在分享这个程序，附带两个txt文件，包含光谱仪的数据输出，可供测试使用。

本指南提供了Matlab中处理由Avantes AvaSoft 7软件保存的Avantes USB2光谱仪文件的一组功能。请参阅演示以获取每个m文件中使用的示例。主函数是avantesSpectrumRead，它可以读取Avantes保存在目录中的所有二进制和ASCII文件。二进制文件读取器是avantesBinaryRead函数。还提供了其他有用函数，如getScansByTime和getValueAtWavelength。特别感谢Avantes BV对二进制格式的说明。本指南使用Matlab 2011和2012测试。对于早期版本，请用“zzz”替换“~”。

“SequentialSfM”是涉及计算机视觉领域的项目，主要专注于序列结构光谱重建（Sequential Structure from Motion）技术。在计算机视觉中，结构光谱重建是估计场景三维结构的重要方法之一，通过处理连续拍摄的图像序列来实现。项目文件包括主程序文件“main.cpp”，用于图像处理、特征检测、匹配、位姿估计及三维点云构建等核心功能。另有Visual Studio工程过滤器文件、“0006.png, 0004.png”图像文件作为测试数据集，以及OpenCV库配置文件指明项目依赖的OpenCV 3版本。项目结构明确，包含解决方案文件、“SequentialSfM.vc

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

MATLAB实现的PCA光谱降维程序，专注于光谱数据的降维处理。