Fuzzy C-Means Clustering for Remote Sensing Image Classification

此代码用于基于自动直方图的模糊C均值(AHFCM)聚类，该聚类在以下文章中提出并解释： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271614002056

遥感数字图像处理使用MATLAB进行主成份分析及穗帽变换。

将介绍在模式识别中使用K均值和C均值算法的MATLAB仿真。通过仿真，用户可以深入理解这两种算法的工作原理和应用。

FCM聚类，实现图像分割，包括相关图片和MATLAB程序，可以自行运行并验证其有效性。所有资源可供下载学习。

图像强度值由反照率分量和阴影分量确定。反照率分量描述了地球表面不同物体的物理性质，土地覆盖类别因其固有的物理材料而彼此不同。因此，我们恢复高光谱图像的内在反照率特征以利用空间语义信息。然后，我们使用支持向量机（SVM）对恢复的固有反照率高光谱图像进行分类。SVM尝试最大化最小边距以实现良好的泛化性能。实验结果表明，在视觉质量和三个定量指标方面，具有内在反照率特征方法的SVM比最先进的方法实现了更好的分类性能。如果您使用这些代码，请引用论文： @文章{ZhanJEI2017july,作者= {詹、坤和王、海波和谢、元歌和张、楚彤和敏、玉芳}， title = {用于高光谱图像分类的反照率恢复}，

K-means algorithm has long been a staple in machine learning and data mining fields, primarily for its effectiveness in clustering large-scale datasets. However, traditional K-means clustering doesn't inherently distinguish the varying discriminative power of features in data. To address this, the p

认知无线电中的频谱感知：要求、挑战与设计权衡 随着无线服务需求的不断增长以及新兴无线设备和应用的涌现，对无线电频谱的需求显著增加。然而，传统频谱管理方法非常僵化，每个运营商仅被授予在特定频率范围内独占运营的权利。这种模式导致了频谱资源分配上的极大不灵活性。 频谱感知的重要性 近期的测量显示，许可频谱实际上很少能在时间和空间上连续利用。这一现象表明，当前所感知的频谱稀缺问题主要源于低效的固定频率分配，而非物理上的频谱短缺。因此，监管机构开始探索一种全新的接入范式，允许次级（未授权）系统机会性地利用未使用的主级（授权）频带，这些未使用的频段通常被称为“空白频段”。 为保护主级系统免受次级用户干扰的

This document provides various examples of basic compressed sensing using the MATLAB function linprog. The following examples demonstrate how to apply compressed sensing techniques to different types of signals: ECG Signal Compression K-sparse Signal Recovery Audio Signal Compression Encrypted Data

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