Clustering Evaluation

该存储库提供了用于在R中计算聚类之间的调整后的互信息（AMI）、归一化的互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。NMI和ARI是广泛应用且成熟的分区一致性度量标准，而AMI提供了一种归一化互信息度量，通过计算观察到的群集大小分布的预期互信息（EMI）来校正随机预期的分区重叠基线值。这种度量标准有助于更精确地评估聚类效果，特别是在具有不均匀分布或不同规模的聚类中。 该存储库的代码可高效并行计算这些指标，特别适用于生物学应用，例如在将微生物宏基因组序列数据聚类成OTU时评估分区一致性。提供的数据集包含大约1M序列，通过完整链接或平均链接聚类方法，将其聚集成OTU。两个分区结果以每行一行

Weka 的 Evaluation 类用起来真不赖，尤其是你在做模型评估这块儿。它的功能挺全的，交叉验证也好，单独测评也行，方法都给你封装好了，不用费劲写一堆逻辑。你要是常用 J48 啥的决策树分类器，Evaluation 直接能接上用。评估完还能一键输出详细指标，像准确率、F1 分数、混淆矩阵这些，全都搞定了，挺方便的。

评估Cardinal2D.m --- 在参数值u处计算二维基数样条。 EvaluateCardinal2DAtNplusOneValues.m --- 在u的N+1个值（参数u varies b/w 0和1）处评估给定四个点的基数样条和测试，使用统一参数化。 TestEvaluateCardinal2D.m --- 一个简单的测试程序，用于评估给定数据集的Cardinal Spline，其中Tension=0 (Catmull-Rom)和Tension=0.5。

通过LEACH算法，将均匀分布在空间中的节点进行分簇，基于MATLAB平台。该算法通过选择簇头节点并将其余节点分配到相应的簇，以优化网络性能和延长网络寿命。

数据聚类是数据分析和数据挖掘领域的一个核心概念，它涉及将相似的数据项目分组在一起的过程，基于项目之间的相似度或差异度的度量。聚类分析对于探索性数据分析非常有用，可以帮助生成对数据的假设。数据聚类的过程可以被分为多个阶段，包括数据准备和属性选择、相似度度量选择、算法和参数选择、聚类分析以及结果验证。 在数据准备和属性选择阶段，需要对数据进行清洗、转换，并从中选择对聚类分析有意义的属性。例如，通过标准化处理大型特征，可以减少偏见。特征选择是将选定的特征存储在向量中，以便用作相似度或差异度的度量。特征向量可以包含连续值或二进制值，例如在某些情况下，品牌、类型、尺寸范围、宽度、重量和价格可以构成特征向

量化器设计这组例程设计和评估标量量化器。标量量化器由一组判定值和一组输出值定义。Lloyd-Max算法用于设计基于给定概率密度函数的最小均方误差标量量化器。有两个基本的设计例程：QuantOpt设计通用非均匀间隔量化器，QuantUnif设计均匀间隔量化器。对于每个，量化器还可以被限制为具有对称间隔的级别。支持多种不同的概率密度函数： 1. 统一：统一的pdf导致统一的量化器 2. 高斯：高斯pdf 3. 拉普拉斯：双面拉普拉斯pdf 4. Sine：随机相位正弦波的pdf 5. Gamma：Gamma pdf（参数为1/2的广义伽马分布） 6. Generalized Gamma：用附加参数

针对不确定对象的有效和高效聚类的启发式方法在数据挖掘领域，聚类分析是核心技术之一。它通过分析数据对象的属性，将具有相似属性的对象分成同一类群。然而，在现实世界的数据中，对象的位置往往存在不确定性，可以通过概率密度函数（pdf）来描述。探讨的是不确定对象的聚类问题，这些对象的位置具有不确定性。现有的剪枝算法存在一个新性能瓶颈，导致每次迭代时为每个不确定对象分配候选簇的开销。为此，提出了新的启发式方法来识别边界案例的对象，并将它们重新分配到更好的簇中。文中提到的关键技术是UK-means算法，其在传统的K-means算法基础上扩展，能够处理不确定对象的聚类问题。如果考虑平方欧几里得距离，UK-me

ISODATA的MATLAB代码博客——Write4Fun-LYTOOLS工具，供将来使用，现在在这里玩得开心。gif2im.py将GIF文件转换为单独的图像帧（大多数情况下都可以使用）。cluster_isodata.py是一种无需预定义聚类数即可对数据进行聚类的无监督函数。示例数据在(3, 2), (-1, 1), (0, -1)处以不同的标准差对三个高斯分布的类数据进行采样，每个样本包含100个样本。初始类数为1，期望类数为4，ISODATA算法最终成功达到真实的类数3。通过该算法，用户可以实现不依赖于预设聚类数的自动聚类。这些工具将帮助你更好地理解和实现ISODATA算法的无监督学习方

聚类论文里常常就 5、6 个 UCI 数据集打转，评估靠感觉的也不少。clustering_benchmarks_v1的出发点就实在——把市面上散落的聚类数据集集中整理一下，统一格式，统一下载方式，方便你一口气评测多个算法。 数据集的类型挺全的，高维、低维、大规模、小样本的都有，聚类结构也有层次、密度、原型型等。还有一些从老论文里扒下来的经典集，平时不好找的，在这里都能捞着。 使用也简单，下载下来直接上手。数据格式统一成了比较常见的 CSV、MAT 之类，起来省心。路径结构清晰，每个数据集一个独立文件夹，里面包含、标签、特征文件。嗯，文档也写得比较清楚。 一个注意点是：这个版本（v1）已经冻结

MATLAB 开发 - ProfileQA 本工具用于评估 ICC 档案的质量。通过 MATLAB 开发的 ProfileQA，能够帮助用户对 ICC 配置文件的准确性和有效性进行全面检测与分析。使用该工具，用户可以更好地理解和优化其色彩管理流程。 功能特点： ICC 档案质量检测 MATLAB 支持高效的数据分析 提供详细的分析报告和建议 应用场景： 专业色彩管理工作流 色彩匹配与调整 ICC 配置文件验证