使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 [idx,Centers]=kmeans(qy,) [COEFF,SCORE,latent] = pca(qy); SCORE = SCORE(:,:); mappedX = tsne(SCORE,); c=zeros(,); for i = : c(i,idx(i)) = ; end scatter3(mappedX(:,),mappedX(:,),mappedX(:,),,c,'fill') % 数据qy为211个,48维. % K-means:

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V

matlab calibration toolbox -- matlab标定工具的使用方法--去畸变和双目校正 2015-04-06 22:45 5407人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 机器视觉(12)  matlab calibration toolbox是相机标定以及校正用的工具箱.首先下载这个工具箱,免费下载地址:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/download/index.html.它的英文使用示例在下面这个网址

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

matlab添加toolbox有三种方法: 1.在网上下载对应的文件,再复制到matlab安装路径中的toolbox文件夹里. 结果:失败.仍然显示不能用该模块. 2.由于笔者的学校有买正版,所以可以登录自己的mathworks账号下载.直接在菜单栏点选附加功能,搜索模块名,点击下载. 结果:失败.点击下载后等很久才有弹窗,且显示网络连接失败. 3.找到安装包解压后的setup.exe,重新安装.由于之前安装的路径就是程序默认的安装路径,所以再次安装时,不需要改路径,只需要在安装时选择自己需要添

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(100, 3) # 生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为3 estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 y = estimator.fit_predict(

1.写在前面 上接YFCC 100M数据集分析笔记,在对聚类出的照片GEO集聚类后,为了方便检测聚类结果,我们显示直接采用了 python 的 matplotlib 库以经纬度为坐标画出聚类结果,但发现这种方式对于聚类结果的显示并不是很直观,如下图,无法发现聚类结果和实际地形的关联: 于是想到使用百度地图的API,希望可以将聚类结果直接在实际的地图上投影,在参阅了百度地图官方API实例 之后,发现其提供的 海量点,点聚合 可以实现我们的需求.如下图. 海量点显示结果 点聚合显示结果 2.数据结构

Mathworks File Exchange频道近期更新了一个小函数.能够将三维数据矩阵相应的函数u=f(x,y,z)可视化的显示出来. 对我们这些常和数据分析问题打交道的人爱说.还是有点參考价值的.....把它放到这里,供大家參考 1.链接: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48483-3-dimensional-data-visualization?utm_campaign=Feed%3A+mathworks%2Fqk

我这里是MapReduce导出的数据,MapReduce导出的数据中,Key和Value之间用制表符分隔的,可以直接作为表格型数据进行操作,复制一下导出的数据 1. 首先在Matlab工作区创建一个元胞型的变量 2. 然后复制导出的数据(注意,这里的数据必须是 " \t "制表符分隔的数据才行,否则会全部塞进一个单元格,就没有了效果) 3. 在变量区选择,粘贴Excel数据,就创建好了 如图所示 然后就可以画图了,以饼状图为例 names = source(:,1); count =

目前已知matlab的聚类方法有三种: 一.利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法: 二.层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: (1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离: (2)用 linkage函数定义变量之间的连接: (3)用 cophenetic函数评价聚类信息: (4)用cluster函数创建聚类. 三.划分聚类,包括K均值聚类和K

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.算法细节可以参考:NDT(Normal Distributions Transform)算法原理与公式推导.MATLAB  Robotics System Toolbox中的函数matchScans就是使用NDT算法来对两帧激光数据进行匹配,得到它们之间的相对变换关系. matchScans函数的用法 matchScans

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的更符合国人的习惯,应该是mean of shift,也就是平均偏移量,或者偏移均值向量.在明确了含义之后,就可以开始如下的具体讲解了. <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-b5f01fcdfc7b8503

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,主要用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,是一款优秀而又强大的数学软件. 本文基于 Deepin 15.5 进行 MATLAB2016b 的安装,其他操作系统及 MATLAB 版本类似. 一.下载“Crack”和”ISO”文件 下载地址如下所示:http://pan.baidu.com/s/1c2J5XE4 注:这里面包含三个文件,其中ISO包含安装文件,Crack包含破解文件.由于 ISO 文件

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t