MATLAB File Feature Extraction Code for StackOverflow Clustering

人脸图像特征提取 MATLAB 代码 - ML_internship_projects：您好，我叫 Kulendu Kashyap Chakraborty，目前是古瓦哈提 GIMT 大学一年级 CSE 本科生。我是 Cosmic Skills 的暑期实习生，参加机器学习课程。这是一个很棒的课程，因此，在项目完成后，现在是提交项目的时间。对于项目，我在将代码文件转换为 .rar 格式时遇到问题，因此我决定创建此存储库并在邮件中共享连续项目的链接。项目清单： 1. 项目名称：字符识别项目 项目目的：该项目的目的是开发一种将图像作为输入并从中提取字符（字母、数字、符号）的工具。图像可以是手写文档或打印文档。它可以用作打印记录中数据输入的一种形式。开发工具：该项目基于机器学习，我们可以提供许多数据集作为软件工具的输入，这些数据将被机器识别并从中获取相似的模式。我们可以将 MATLAB 或 Octave 用作此产品的构建工具，但建议 Octave 处于初始状态，因为它免费且易于使用。项目输出图像：结论：该项目完成了字符分类和图像处理技术的学习。

AP聚类算法的源代码，基于MATLAB程序，有较详细解说。此代码实现了基于聚类的方法，通过图的结构和相似度计算，进行有效的数据分组。

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 paper proposes an innovative clustering framework incorporating L2-norm regularization on feature weights, thereby enhancing clustering outcomes. This new approach builds on the Weighted K-means (W-K-means) algorithm by applying L2-norm regularization to feature weights, effectively balancing feature importance. For numerical datasets, this framework introduces the l2-Wkmeans algorithm, which uses conventional means as cluster centers. For categorical datasets, two variations—l2-NOF (Non-numeric features based on different smoothing modes) and l2-NDM (Non-numeric features based on distance metrics)—are proposed. The essence of these methods lies in their updated clustering objective function and derived update rules for cluster centers, membership matrices, and feature weights. Extensive experiments demonstrate the superior performance of the proposed algorithms on both numerical and categorical datasets. These methods exhibit advantages such as improved clustering accuracy, robustness to noisy data, and adaptability to high-dimensional data environments. This signifies that incorporating L2-norm regularization for feature weighting substantially enhances the clustering quality of K-means, especially for complex, high-dimensional datasets. Additionally, the study discusses the impact of regularization parameters on clustering performance, offering practical insights for tuning these parameters to optimize clustering results. This guidance allows users to select the appropriate regularization intensity based on task-specific and data-related characteristics. The research provides a fresh perspective on improving the K-means clustering algorithm by emphasizing feature importance through L2-norm regularization, enhancing both clustering power and generalizability. This method is valuable for large-scale datasets and scenarios that require nuanced feature differentiation, representing a significant step forward in clustering quality and advancing related research fields.

分析了 Stackoverflow 调查 2017 数据。 应用了 CRISP-DM 数据挖掘流程。 回答了有关性别差异、编程语言偏好、在家工作的国家等问题。 结果显示： 男女工资和工作时间基本平等。 满意度最高的编程语言是 SQL、JavaScript 和 Python。 伊朗和巴基斯坦的开发者在家工作更多。

在MATLAB中进行摄像头质心提取，并且将生成的图片保存在根目录下。

MATLAB开发 - 特征向量选择。基于特征向量中心的MATLAB特征选择 - 2016年更新。

条形码库文件是用于存储商品条形码信息的数据集合，通常包含丰富的元数据，如本位码（也称为商品编码或EAN），商品名称，拼音，商品单位以及存放地点等关键字段。这些数据在零售、物流、库存管理和供应链优化等领域具有重要意义。 条形码：条形码是一种光学可读的标识系统，由黑白相间的线条和数字组成，用于快速准确地识别和记录物品。常见的条形码类型有EAN（国际物品编码协会）和UPC（统一产品代码）。条形码中的数字编码可以对应到特定的产品信息，如制造商、产品类型和序列号等。 本位码：本位码是条形码中最重要的部分，它是商品在全球范围内独一无二的识别码。EAN-13码是国际上广泛使用的本位码，它由13位数字组成，前几位代表国家代码，中间几位代表厂商代码，最后几位则是产品代码。 商品名称：每个商品都有一个特定的名称，用于区分不同种类的产品。在数据库中，商品名称通常是可搜索的，帮助用户快速找到所需商品。 拼音：拼音是汉字的拉丁字母表示形式，对于计算机处理和搜索中文商品名非常有用，特别是在非中文环境下，拼音可以帮助进行跨语言的信息检索。 商品单位：商品单位是指商品的计量方式，如件、盒、千克、升等，这对于库存管理和销售统计至关重要。 地点：在条形码库文件中，地点可能指的是商品的存储位置、销售点或产地。这些信息对于仓库管理、物流配送以及库存盘点等业务流程具有指导作用。 数据库：GoodsBarcode.mdb文件是一个Microsoft Access数据库文件，用于存储和组织条形码库中的所有信息。Access数据库提供了结构化数据存储和查询的能力，便于数据的管理和分析。 数据管理：使用这样的数据库文件，可以实现批量处理条形码信息，比如快速查找、统计分析、数据导入导出等。这对于大型零售企业或供应链管理公司来说，能显著提高效率并减少人为错误。 应用实例：例如，零售商可以利用这个数据库来跟踪库存，自动结账系统可以通过扫描条形码快速识别商品，物流公司在发货时可以验证商品信息，而供应商则可以通过分析销售数据来调整生产计划。条形码库文件是现代商业运作中不可或缺的一部分，它通过集成和标准化的商品信息，为各类业务操作提供了高效且准确的数据支持。

通过LEACH算法，将均匀分布在空间中的节点进行分簇，基于MATLAB平台。该算法通过选择簇头节点并将其余节点分配到相应的簇，以优化网络性能和延长网络寿命。

VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) is an extension of the Bag of Words (BoW) model. This function computes VLAD descriptors using information such as visual words and image descriptors. The size of the visual words matrix is determined by no_of_words x no_of_dimensions_of_descriptors, where the number of dimensions depends on the descriptor used (e.g., SIFT has 128 dimensions, and SURF has 64). The imageDescriptors matrix has a size of no_of_descriptors_detected x no_of_dimensions_of_descriptors (as mentioned above).