非球形聚类

聚类分析是机器学习和数据挖掘领域重要技术之一，与监督学习不同，聚类分析无需类别或标签指导，因此如何选择适当的聚类个数一直是难点。为解决这一问题，提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的新型聚类算法，采用collapsed Gibbs采样算法对模型参数进行估计。新算法基于非参数贝叶斯模型框架，通过连续采样优化模型参数，实现自适应聚类个数。在人工合成和真实数据集上的实验表明，该算法表现出良好的聚类效果。

这是一个描述地球椭球形状的类。GPS卫星通常使用WGS84椭球体。该类实现了笛卡尔坐标和大地坐标之间的转换，反之亦然。

这个存储库包含了Matlab实现的球形运动结构管道的关键步骤。随着我们对代码进行清理和注释，代码库将逐步更新。以下是关键功能的列表，我们将根据需要添加更多功能：SnP.m 实现了球形 n 点问题的三种解决方案，包括硬约束、软约束和不受约束的方法。每种方法都具有自己的参数设置：[ R_est, t_est ] = SnP( x, X, method, niter, gamma )，其中 x 是包含球形图像点单位矢量的 3 x n 矩阵，X 是包含对应的 3D 世界点的 3 x n 矩阵。如果您在研究中使用此代码，请引用以下论文：H. Guan 和 WAP Smith。使用 von Mises-F

此Matlab代码用于旋转球形纳米压痕应力应变分析（SPIN）。它简化了零点校正和压痕应力-应变曲线的确定，提供了不确定性估计。用户可以从每个测试中选择代表性答案，并查看多个测试的统计信息。主要功能包括加载数据、数据分析、绘图和保存结果。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

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

包含以下文件：slinspace.m - 用于在球形多段线顶点定义的大圆上插入等距点的函数。此函数类似于Matlab中的linspace，但专为球面设计。test_slinspace - slinspace的简单单元测试。调用该函数并以3D形式绘制结果。

在MATLAB开发中，利用维吾尔球形转换进行自由空间操作，通过给定输入平面上的某个场信息，可以预测输出平面上的任何一个视场。该方法为实现平面到球面之间的映射提供了有效工具，广泛应用于光学成像、图像处理等领域。

未做 HA 的 Hadoop 集群安装方法，挺适合刚接触分布式系统或者不打算搞高可用的朋友。安装步骤蛮清晰的，按着操作基本就能跑起来。嗯，配置也不复杂，关键是搞清楚各个节点的角色，比如NameNode、DataNode这些，别搞混了。 Hadoop 的非 HA 集群用起来省事，不用配置那么多 ZK、JournalNode 这些玩意，适合学习环境或者资源不多的小项目。部署的时候记得检查下 Java 环境，还有 SSH 免密，省不少事。 你要是之前没折腾过集群，建议先看下 Linux 环境下的安装方法，那篇写得挺细的，基本操作都带着图解。 还有个不错的参考是 如何搭建 hadoop 集群，内容挺全

编写了一种算法，用于计算除去周末以外的时间段。