Science上论文——Clustering by fast search and find of density peaks中人脸实验的复现

最近没有发blog，除了有时间很忙的原因外，还在于基本所有的空余时间都在复现论文实验和翻译上。现在翻译了大半，很快就可以贴出来共享了。下面附上s1-s10和全部400张人脸图片的实验结果。

有需要代码的看官请通知我。

在Olivetti Face Database中拿到的data是人脸的灰度图，而且分辨率挺低i，蛮合适，没有对图片怎么预处理。

距离矩阵取法为：Z字型，将每张图片都分为一维向量，不同的图片对应位置取欧氏距离。 该步骤可用im = im1(:);实现。

将所有的人脸图片形成的灰度向量，合并为一个矩阵。

以每一列向量为一个分类元素，计算各元素间对应欧氏距离，公式为r = sqrt(xn^2 + yn^2). n = 1,2,3…

以上是导入图片并处理为距离矩阵的部分。

最后的效果展示部分，聚类出来的结果在cl向量中，用reshape函数可还原人脸图像。

实验的结果为每一行代表一簇。个人感觉该算法结果不好。

本文未涉及算法思想，只是一些编程的小技巧。

如有疑问或建议欢迎讨论。

data来源Olivetti Face Database。