MATLAB中的高效Wasserstein重心离散分布聚类的新方法

介绍了一种新的软聚类算法，名为基于贝叶斯分类的聚类。该算法不需要随机初始化，而是利用本地度量来选择最佳的聚类数。通过最小化可以从软聚类分配中推导出的对数贝叶斯风险来执行聚类，这被视为聚类过程的优化目标函数。算法类似于期望最大化，最小化所提出的聚类功能。此外，该算法已实现CPU和GPU版本。

这是Matlab代码，用于执行引入的Almost Rigidity测试M. Holmes‐Cerfon，L.Theran和SJ Gortler。该测试主要脚本是driver_almostrigidity.m。它需要CVX，可从下载。脚本运行两个示例。您可以通过注释以下几行之一来选择一个： framework = load_n10; % n=10 或者 framework = load_exampleTensegrity; - tensegrity的示例。要在您自己的示例上运行它，请创建一个类似于load_.m的文件，该文件将以下数据加载到“框架”结构中： framework.x：框架顶点的向量

MATLAB代码意外删除数据？不用担心！Data类是一个实验性MATLAB类，简化各种大小的数据集处理。相比于MATLAB中的现有工具如struct或table，Data类提供了更灵活的数据管理方式。无论您处理的是一维还是二维数组，Data类都能确保数据大小一致性，使得逻辑索引和数据过滤变得更加高效。通过Data类，您可以轻松创建、管理和操作大型数据集，大大提升科学计算的效率。

利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

中国农业大学邓乃扬教授编著的专著，全面讲解支持向量机的原理、方法和应用。

导入LabView TDMS文件（版本1.1或1.2）到MATLAB工作区，转换为结构体，并提供保存数据至MAT文件的选项。该功能适用于MATLAB 2010b及更高版本，基于Brad Humphreys和Grant Lohsen以及Jeff Sitterle的工作。此版本新增处理LabView优化文件的能力，经过多个TDMS文件的有限测试验证。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

看待考研单词学习，有了新的视角。

在MATLAB中，我们可以使用DBSCAN算法对二维数据进行聚类。将介绍如何通过输入数据坐标或黑白图像来实现这一功能。以下是主要步骤和示例： 步骤一：数据准备 用户可以选择直接输入数据点的坐标，或使用黑白图像作为输入，其中白色部分表示数据点。 步骤二：使用DBSCAN进行聚类 在数据加载完成后，使用DBSCAN函数对数据进行聚类。相比k-means聚类，DBSCAN在处理非凸分布数据以及噪声点方面表现更佳。 示例：数据输入图像 包含一个输入图像示例，帮助您理解如何准备数据。将图像导入后，通过DBSCAN算法将相邻的点归类在一起，并有效过滤噪声。