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。
图聚类的新选择GAC工具箱详解
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GAC 工具箱包含针对大数据集优化的一系列图聚类算法。
基于结构描述符的算法:使用图结构定义簇描述符,通过最大化描述符增量确定合并顺序。可实现 zeta 函数和路径积分等描述符,并支持自定义描述符设计。
图度链接 (GDL) 算法:性能优于归一化割和频谱聚类,速度更快。
此工具箱由 Wei Zhang 维护,邮箱:wzhang009@gmail.com。
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简洁的模型设定方式
高精度参数估计
拟合优度检验
参数估计的协方差矩阵
参考文献
Wickelmaier, F. & Schmid, C. (2004). 一个 MATLAB 函数,用于从配对比较数据中估计选择模型参数。行为研究方法,仪器和计算机,36(1),29-40。 https://doi.org/10.3758/BF03195547
http://www.mathpsy.uni-tuebingen.de/~wickelmaier/optipt.html
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