密度峰值
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基于快速查找和密度峰值的峰值密度聚类matlab代码
这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。
Matlab
0
2024-09-28
密度峰值聚类 MATLAB 实现
提供一种基于密度峰值快速搜索，用于发现聚类中心的聚类算法 MATLAB 源代码。
算法与数据结构
3
2024-05-12
密度峰值聚类算法源码
该代码是基于 Rodriguez A, Laio A 发表在 Science 上的论文中提出的密度聚类算法实现。
算法与数据结构
3
2024-05-25
基于局部密度峰值的最小生成树聚类算法
该项目包含使用Matlab实现的基于局部密度峰值的最小生成树(MST)聚类算法(LDP-MST)代码。
文件说明:
LDPMST_OPT.m: 实现LDP-MST算法(对应论文中的算法3)。
LDP_Searching.m: 包含算法1和算法2的实现。
LMSTCLU_OPT.m: 基于MST的聚类算法对局部簇进行聚类，并计算密度峰值。
drawcluster2: 用于可视化聚类结果。
综合数据集pacake: 包含实验中使用的综合数据集。
Matlab
3
2024-05-31
密度峰值引导的非对称多标签相关性Matlab源码
这篇论文的MATLAB代码是关于“密度峰值引导的非对称多标签相关性”的。该代码提供了对应论文的实现。
Matlab
3
2024-07-13
寻找信号峰值在Matlab开发中查找信号峰值并存储至Excel
在编写findpeaks.m时，我遇到了一些问题，因此我设计了一个程序来查找信号的峰值，并将这些峰值存储在Excel文件中。
Matlab
0
2024-09-19
信号峰值自动识别与分析
这段简洁的代码可以自动识别信号中的主要峰值，并计算其位置、半峰宽以及面积。
用户无需设置任何参数，程序将直接返回一个矩阵，其中每一行代表一个峰值，各列依次为：峰值编号、峰值Y值、峰值X值、半峰宽、峰面积。
Matlab
3
2024-05-28
金融模型风险密度探索
利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。
Matlab
2
2024-05-25
密度聚类数据集
密度聚类是一种无监督学习方法，通过分析数据点之间的相对密度来识别数据集中的聚类结构。这种方法特别适用于处理不规则形状、大小不一且存在噪声的数据集。在名为\"密度聚类数据集\"的压缩包中，包含多个经典数据集，用于测试和比较各种基于密度的聚类算法的效果。密度聚类算法的核心思想是将高密度区域识别为聚类，而低密度区域则作为聚类间的过渡地带。著名的算法包括DBSCAN，它能够发现任意形状的聚类。除了DBSCAN，还有OPTICS和HDBSCAN等改进型算法，用于理解数据的复杂结构和自动检测不同密度的聚类。这些数据集广泛应用于图像分割、天文数据分析和社交网络分析等领域。
算法与数据结构
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2024-07-16
麦克风密度几何设计
基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。
统计分析
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2024-05-20