迭代最近点算法

这是基于最大相关熵准则的迭代最近点算法（ICPMCC）的Matlab实现源代码。项目提供了ICP算法及其变体的代码，包括使用迭代最近点算法和相关熵的精确二维点集配准，以及基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法。此外，还包含了使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的精确点集配准的论文。

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

MATLAB_IterativeInputSelection 工具箱是个挺有用的算法实现，专门用来做**输入选择（IIS）**的。这个算法最早是 Galelli 和 Castelletti 在 2013 年提出的，主要一些多变量、非线性的数据集。如果你有类似的需求，是需要筛选特征或输入的场景，它能帮你减少不必要的计算和提高模型精度。它的依赖关系也不复杂，需要**MATLAB_ExtraTrees**工具箱，其他的也都直观。其实用场景可以是在做数据预时，是当你面对大量的特征需要做选择时，使用这个算法就能让你的工作轻松不少。代码也挺清晰的，玩得顺手的话，你快就能上手。需要注意的是，如果你对 MAT

随着技术的不断进步，Matlab中的存档算法代码已经变得日益重要。这些代码解决稀疏线性逆问题，利用信号的零稀疏性质来估计从嘈杂和不确定测量中得出的未知信号。该项目探讨了多种迭代算法的应用，分析了它们如何利用循环展开和深度学习技术进行优化。这些脚本通常用Python编写，并且在与GPU配合使用时表现出色。适用于CentOS 7 Linux和TensorFlow 1.1，也可以使用Octave/Matlab .m文件实现。如果您对VAMP的实现感兴趣，建议查阅Matlab代码或Python代码中的相关部分。

微软开源了强大的最近邻搜索算法SPTAG（Spatial Partitioning Tree and Graph），使得用户能够在毫秒级时间内智能搜索数十亿条信息。现代在线服务如搜索引擎和新闻推荐系统依赖于这类高效数据处理技术。在图像搜索中，系统需迅速从数百万到上亿的图像数据库中找出相似图像；在新闻推荐中，计算机根据用户画像，智能挑选相关新闻。这些背后都离不开最近邻搜索算法的支持。现今，基于哈希和量化的近似最近邻搜索方法极大缩短了搜索时间，优化了计算机视觉、机器学习及多媒体搜索等领域的应用。

展示了逆运动学的基本迭代算法示例，涵盖了伪逆、雅可比转置反转运动学及其在MATLAB开发中的应用。文章比较了串行两连杆和三连杆链条的优缺点，并介绍了阻尼最小二乘法（DLS）的使用。此外，还探讨了梯度投影方法，以优化机械手的冗余配置，实现多任务耦合。

图像拼接领域的质量评估-based iterative seam estimation算法，采用Matlab编写以便于复现。附带公共图像拼接数据集，适用于图像拼接与图像配准研究。详细使用说明请参阅ReadMe文件。

使用超松弛迭代算法求解线性方程组的通用程序。