图聚类方法

基于有向图的聚类算法优化使用Koontz等人的方法在数据集中发现聚类

该算法通过将N个对象组织成一个有向图来实现聚类，每个对象选择一个父对象，形成一个对象之间的有向关系。父对象可以是集合中的其他对象或者对象本身，这种映射关系由函数P(n)表示。如果一个对象选择自身作为父对象，则形成一个孤立的集群根节点。更多详细信息可在附带文件中查阅。

Matlab 0 2024-09-30

GAC 工具箱：图聚类算法集合

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。

Matlab 6 2024-05-20

图像分割中的聚类方法

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。

Matlab 4 2024-05-13

聚类结果可视化方法

基于K-means算法聚类数据，将多维结果集转换为3D空间点坐标。 采用主成分分析方法实现数据挖掘结果可视化。

数据挖掘 2 2024-05-23

基于分层熵子图的聚类算法：LEGClust

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

Matlab 2 2024-05-31

分割聚类

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

数据挖掘 2 2024-05-25

基于贝叶斯分类的聚类算法软聚类的新方法

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。

Matlab 0 2024-09-27

图聚类的新选择GAC工具箱详解

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。

Matlab 0 2024-09-22

比较彩色图像分割中的聚类方法

这段MATLAB代码实现了对彩色图像分割中几种聚类方法的比较测试，包括基于斜率差分布的聚类、Otsu聚类、最大期望聚类、模糊C均值聚类和K均值聚类。

Matlab 0 2024-08-25

聚类算法对比

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

数据挖掘 4 2024-05-01