Matlab代码实现黄金分割法优化算法

个人能力有限，欢迎志愿者加入，共同完善大数据学习路线。路线包括Python、Java、C++等编程语言的学习，数据处理工具如NumPy、Pandas、Matplotlib的应用，以及模型评估、不平衡数据处理、序列数据分析、高维数据处理等内容。还涵盖CTR模型优化、NLP特征工程、Pyspark爬虫、云GPU使用等技术领域。项目实施中将涉及TensorFlow、Spark、Docker等工具的使用，同时包括深度学习模型的实现与优化，以及计算机视觉和语音识别的应用。欢迎访问GitHub查看IPython Notebook文件、制作流程图，或使用GitBook编写手册，收集各类文档和神经网络训练场的实验。通过神经网络可视化和MNIST可视化，加深对隐藏层可解释性的理解。还包含数据集搜索工具及计算机专业课程。

黄金分割法MATLAB代码文件PNLM: 修剪非局部均值是我在IISc Bengaluru电气工程系根据论文完成的项目。修剪非局部均值（PNLM）是一种去噪算法，通过黄金分割搜索计算，在非局部均值计算中丢弃低于特定阈值的小权重。在实验中，该算法表现良好，附带的演示文件证明了其有效性。演示采用mex代码编写，比MATLAB代码更高效。详细使用说明已包含在演示文件夹中。Mex代码结合了C和MATLAB，提高了执行效率，特别适合需要快速执行的应用。要运行mex文件，请确保安装了与您的MATLAB版本兼容的MinGW编译器，并进行相应的设置。

黄金分割法是一种有效的迭代方法，用于在一维搜索中寻找函数的极小值。本程序来源于《最优化方法》（北京理工大学出版社），结构化的matlab程序文件goldenSection.m以及算例说明文档.docx，方便用户理解和应用。

该项目提供了一个 MATLAB 函数，用于寻找单峰函数在给定区间上的最小值。它利用黄金分割搜索算法高效地逼近最小值点。

介绍了一种基于FLICM的局部信息聚类算法，用于实现Matlab代码中的图像分割。此算法结合了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划和无人机等多领域技术，提高图像处理的精度和效率。

meanshift算法是一种经典的图像分割方法，通过对图像像素进行聚类来识别区域。在matlab环境下实现meanshift算法可以有效地进行图像分割和处理。这种方法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。

分享一段简洁易懂的kapur图像分割matlab代码

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。

这是一份使用Matlab编写的图像分割算法源代码，专门设计用于图像分割任务。源码中包含多个示例，展示了其在不同情境下的应用。