GAC 工具箱：图聚类算法集合

Gactoolbox是我们对图上凝聚聚类研究的综合总结。图聚类是一种迭代合并小集群的算法，通常用于层次聚类，简单且有效。传统的聚类算法如平均链接和DBSCAN在多个领域广泛应用，但并非为图上聚类而设计。该工具箱实现了多种算法，特别适用于直接图的凝聚聚类。您可以根据需要设计新的描述符并开发新算法。

这是一个包含fcm, gg, gk, 有效性度量PC, PE, XB的Matlab源码，同时还附带了详细的程序说明PDF文档。

这个MATLAB程序工具箱提供多种模糊聚类算法，包括基于相关系数和欧氏距离的聚类方法。

最近我在研究聚类集成算法时发现了ClusterBasics-V1.0.zip，这是一个很好的工具箱，但我在使用过程中遇到了一些问题。如果有人熟悉它，能否详细说明一下如何正确操作？这将对大家都很有帮助。

MATLAB工具箱介绍-GATBX遗传算法工具箱。数学、统计与优化工具包包括：1.符号数学工具箱，2.偏微分方程工具箱，3.统计学工具箱，4.曲线拟合工具箱，5.优化工具箱，6.全局优化工具箱。信号处理与通信工具包包括：1.信号处理工具箱，2.DSP系统工具箱，3.通信系统工具箱，4.小波工具箱，5.定点运算工具箱，6.射频工具箱，7.相控阵系统工具箱。控制系统设计与分析工具包包括：1.控制系统工具箱，2.系统辨识工具箱，3.模糊逻辑工具箱，4.鲁棒控制工具箱，5.模型预测控制工具箱。图像处理与计算机视觉工具包包括：1.图像处理工具箱，2.计算机视觉工具箱，3.图像采集工具箱，4.OPC工具箱。

Java聚类算法可视化不同聚类算法的工具集合，展示每个算法步骤的动态演示。包括KMeans、ISODATA、FLAME和DBSCAN。通过运行Plot.java文件，您可以观看动画演示。数据为随机生成，但展示了各算法的相关模式。

Matlab图论算法工具箱 本工具箱提供了多种图论算法的Matlab实现，涵盖了图的创建、遍历、搜索、最短路径、最小生成树等经典算法。代码注释清晰，方便使用者理解和修改。 ### 工具箱功能 图的表示: 支持邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。 图的创建: 提供手动输入和文件读取两种图的创建方式。 图的遍历: 实现深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法。 图的搜索: 提供Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法用于计算单源/多源最短路径。 最小生成树: 实现Prim算法和Kruskal算法用于计算图的最小生成树。 ### 使用说明 将工具箱文件添加到Matlab路径。 参考示例代码，根据需求调用相应的函数。 根据实际问题修改参数和函数。 ### 应用领域 本工具箱适用于网络优化、交通规划、路径规划、物流配送等领域，帮助用户快速进行图论算法的仿真和分析。

FULLBNT-1.0.4工具箱为MATLAB提供了丰富的功能，用于构建和分析贝叶斯网络。它支持精确推理和近似推理算法，可以进行参数学习和结构学习。研究者和开发者可以使用FULLBNT探索复杂的概率关系，并应用于各种领域，例如医疗诊断、风险评估和决策支持系统。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。