spectral 第7页

没有参数的降维方法

6560364，代码链接:http://www.openpr.org.cn/index.php/104-How-to-Estimate-the-Regularization-Parameter-for-Spectral-Regression-Discrimina

杰·2015-10-21 19:00

浅谈Spectral Clustering

Spectral Clustering，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。

·2015-10-21 10:57

谱聚类的实现

//spectral-cluster.cpp:定义控制台应用程序的入口点。 // #include"stdafx.h" #include #incl

u014568921·2015-10-21 00:00

Spectral Algorithm

SpectralAlgorithm[转自网络，参考用]有关SpectralAlgorithmsigchi结束之后，这两天看了下spectralalgorithm的一些相关的paper。现在给大家简要介绍一下。有什么意见和建议板上提就好了。一.为什么选这个题目？主要原因是去年在微软做的项目里用到了Spectralclustering，当时只是拿来用，并没有好好地看来龙去脉还有原理。现在正好有空，补习

u013719780·2015-10-07 20:00

Active Learning 主动学习

最近读了一篇paper，题目是An MRF Model-Based Active Learning Framework for the Spectral-Spatial Classification of

qrlhl·2015-09-30 14:00

Spectral Clustering（学习Free Mind知识整理）

阅读http://blog.pluskid.org/?p=287文章中的一些知识整理：学习的知识点谱聚类。也可以学习一下http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40738211里面的介绍和链接中的参考链接，总结的非常好。==============================================================

langb2014·2015-08-27 17:00

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

clearclc%%Readimagefromfile inImg=im2double(rgb2gray(imread('yourImage.jpg')));inImg=imresize(inImg,64/size(inImg,2));%%SpectralResidualmyFFT=fft2(inImg); myLogAmplitude=log(abs(myFFT));myPhase=angle(

dayenglish·2015-06-26 10:00

锐捷AP-530 PPPOE配置

spectral!cwmp!servicedhcpipdhcpexcluded-address172.16.1.254!ipdhcppoolvlan10-dhcp networ

wenlf136·2015-05-02 13:47

锐捷AP-530 PPPOE配置

spectral!cwmp!servicedhcpipdhcpexcluded-address172.16.1.254!ipdhcppoolvlan10-dhcp networ

wenlf136·2015-05-02 13:47

锐捷AP-530 PPPOE配置

spectral!cwmp!servicedhcpipdhcpexcluded-address172.16.1.254!ipdhcppoolvlan10-dhcpnetwork1

wenlf136·2015-05-02 13:47

Spectral Clustering

如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。SpectralClustering和传统的聚类方法（例如K-means）比起来有不少优点：和 K-medoids 类似，SpectralClustering只需要数

liu_guanzhang·2015-01-30 21:00

Spectral Clustering

谱聚类一般用于图的聚类，进行谱聚类首先需要这个图的临界矩阵W和度矩阵D。临接矩阵的定义相信大家都清楚，w(i,j)=0表示i,j两个点没有边相连,否则w(i,j)表示i与j之间权值,一般来说，采用Knn方法(i是j的最近k个点之一或者j是i的最近k个点之一，那么将i与j相连)得到这个W矩阵。另外一个矩阵叫做度矩阵，用D表示，它是一个对角矩阵,定义如下：最为重要不是D或者W，而是D-W,定义一个图的

u012303532·2014-12-19 23:00

[詹兴致矩阵论习题参考解答]习题5.3

Davis, A bound for the spectral variation of a unitary opera

·2014-11-07 09:00

谱聚类算法(Spectral Clustering)

谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallestcut(如后文的Mincut)，也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Bestcut(如后文的Normalizedc

wenyusuran·2014-10-31 09:00

图像显著性论文（二）—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景

chenjiazhou12·2014-09-24 14:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach:建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）典型算法

zhaoluffy·2014-09-04 20:12

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）

a1429331875·2014-09-04 20:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut .

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）

redline2005·2014-04-19 18:00

Mahout 0.8维护笔记

（0）类：org.apache.mahout.clustering.spectral.common.VectorMatrixMultiplicationJob方法：publicstaticDistributedRowMatrixrunJob

xyilu·2014-03-27 11:00

漫谈 Clustering (4): Spectral Clustering

原文：http://blog.pluskid.org/?p=287如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。SpectralClustering和传统的聚类方法（例如K-means）比起来有不少优点：和 K-

zhazhiqiang2010·2014-02-20 14:00

谱--从矩阵到图形

这几天看到的各种文章中，总会不约而同的出现一个词——谱（spectral）一看是看到这个谱，反映出来的是光谱、频谱，这一下把我带到沟里了，怎么想都想不明白。

zhuchengzhang·2013-12-11 00:00

谱聚类算法(Spectral Clustering)

谱聚类算法(SpectralClustering)谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallestcut(如后文的Mincut)，也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图

pi9nc·2013-10-03 11:00

Spectral Clustering

SpectralClustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，可见，它与样本feature无关而只与样本个数有关。一、图的划分图划分的目的是将有权无向图划分为两个或以上子图，使得子图规模差不多而割边权重之和最小。图的划分可以看做是有约束的最优化问题，它

zhoucy163·2013-09-23 17:00

Mahout Spectral聚类

谱聚类（SpectralClustering）这名字看着就比Canopy、K-means来得高端大气上档次，事实上它确实是一种比较现代化的聚类方法，并且极具工程应用价值。谱聚类算法声称对样本空间的形状无限制，并能收敛于全局最优解。什么意思呢？我们知道，K-means聚类要求样本来自欧氏空间，从而可以计算欧氏距离，进而根据欧氏距离来决定一个样本点归属于哪个类。但现实总是残酷的，我们的研究对象往往并非

xyilu·2013-08-10 19:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）

lcj_cjfykx·2013-07-15 02:00

谱聚类(Spectral Clustering)详解

谱聚类(SpectralClustering)详解谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallestcut(如后文的Mincut)，也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图

·2013-06-26 09:00

谱聚类算法(Spectral Clustering)

谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallestcut(如后文的Mincut)，也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Bestcut(如后文的Normaliz

·2013-06-26 00:00

Spectral Bloom Filter算法

Bloomfilter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Countingbloomfilter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。一旦位扩展成了counter，每一个counter就不仅能表示这一地址有无映射，还能表示映射的个数。这一扩展使得存储的数据包含了更多信息，然而遗憾的是，CBF仅仅利

nuoline·2013-02-25 18:00

K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）

Armily·2013-01-04 16:00

论文读书笔记-Submodular meets Spectral: Greedy Algorithms for Subset Selection, Sparse Approximation and D

标题：SubmodularmeetsSpectral:GreedyAlgorithmsforSubsetSelection,SparseApproximationandDictionarySelection本篇论文是2011年ICML会议上推荐的一篇论文，获得的是DistinguishedPaperAwards（完全没概念），论文是介绍贪心算法在子集选择，稀疏模拟和字典选择中的应用。其中subm

jj12345jj198999·2012-11-18 15:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach:建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）典型算法

Rachel-Zhang·2012-11-11 13:48

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。ClusteringAlgorithms分类1.Partitioningapproach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方误差和）

abcjennifer·2012-11-11 13:00

matrix spectral, matrix factorization, lda, pca, spectral clustering

最近打算把这几个好好看看。最近一直做工程做的比较烦，热情也减低了，所以其余时间多看文章，总结一下，准备实现一个模型看看效果。

caoeryingzi·2012-03-28 18:00

降维方法：PCA & Spectral Clustering

PCA降维与SpectralClustering（普聚类）降维有很多的共同之处。因此一起写个备忘。设原始矩阵为A，假设为64*64。PCA需要生成的关系矩阵为协方差矩阵，设为B，同样为64*64。生成矩阵B的特征向量及特征值。将特征值由大到小排序。取最大的特征值对应的特征向量C。显然C为一个一维列向量。将C转置，左乘原矩阵A，及D=C*A，得到一个1*64的矩阵。D为最终的矩阵。可

RoyalVane·2011-10-11 22:00

下载USGS的地物光谱数据库的网址

http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html众所周知，地物波谱特性是遥感探测的基础，遥感器波段优化组合的依据，遥感图像解译指南，信息提取和目标识别的根据，是定量遥感技术与应用发展的先决条件

goodnew·2011-09-29 17:00

MPEG4中低功耗的SBR（Low power Spectral Band replication)

High-QualitySBR(HQ-SBR)解码流程：1．分析QMF滤波器组把从AAC解码出来的信号分成多个子带，2．输出的子带信号输入到综合QMF滤波器组和HF产生器，3．从增强的SBR比特流中解复用出SBR信息，HF产生器通过映射低频带的子带信号产生高频带的子带信号，4．包络调整器修改映射信号的能量，另外，包络调整器也加入额外的噪声和/或音调来修改映射信号的基音感觉5

wuxiaoer717·2011-01-14 11:00

Spectral Clustering[谱聚类]

广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫SpectralAlgorithm。从很老很老的PCA/LDA，到比较近的SpectralEmbedding/Clustering，都属于这类。三.为什么要用SVD/特征值分解其实并不是为用而用，而是不得不用。目前在研究领域碰到的很多基础问题都是NP-hard的，找一个比较好的近似算法要费很大的精力；就算找到多项式的近似方法，也会出现实际使用上

guomei·2010-12-25 20:00

聚类

ranger.uta.edu/~chqding/SpectralAlgorithmsandRepresentations http://www.cc.gatech.edu/~vempala/papers/spectral.html

guomei·2010-12-25 20:00

立体显示技术简介三 C、被动式眼镜立体系统：波长多路式立体系统

立體顯示技術簡介三C、被動式眼鏡立體系統：波長多路式立體系統接下來介紹的這個立體顯示技術，和之前的幾種技術相比，算是比較新的技術；他一般被稱為「波長多路式（wavelengthmultiplexing）」或「光譜式（spectral

moper8759·2010-11-29 14:00

(转)谱聚类(Spectral Clustering)

广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫SpectralAlgorithm。SpectralClustering，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。SpectralClustering和传统的聚类方法（例如K-means）比起来有不少优点：1）和K-medoids类似，SpectralClustering只需要数据之间的相似度矩阵就可

yihaizhiyan·2010-11-23 20:00

[code] spectral cluster

1根据数据构造一个graph,graph的每个节点对应一个数据点，边的权重表示数据之间的相似度，0表示完全不相似（通常为减少计算量，将相似度低于阀值r的都记为0）。graph用邻接矩阵的形式表示出来，记为W. 2把W的每一列元素加起来得到N个数，把他们放在对角上形成一个N*N矩阵，记为D，D的其他元素都是0。并令L=D-W 3求出L的前k个特征值及其对应的特征列向量 4将这k个特征列向量排列在一起

aalbertini·2010-07-22 14:00

Spatial and Spectral Encoding

Topicscoveredinthismodule:SpatialEncodingSpectralEncoding.TheFourierTransform.TheDiscreteFourierTransform.TheDiscreteCosineTransform.Two-dimensionalDCT.IntroductionTherearetwocommonmethodsofencodingn

ShiZhixin·2009-08-29 17:00

栅格图层定义(Raster Layer Definition)

栅格图层支持多光谱(Multi-Spectral)栅格数据。这种数据有多个通道(Band)，每个通道具有相同的地理位置，但是代表不同的信息。

javahigh1·2009-06-27 06:00

浅谈Spectral Clustering

SpectralClustering，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。SpectralClustering和传统的聚类方法（例如K-means）比起来有不少优点：1）和K-medoids类似，SpectralClustering只需要数据之间的相似度矩阵就可以了，而不必像K-means那样要求数据必须是N维欧氏空间中的向量。2）由于抓住了主要矛盾

phinecos·2009-05-11 00:00

浅谈Spectral Clustering

SpectralClustering，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。SpectralClustering和传统的聚类方法（例如K-means）比起来有不少优点：1）和K-medoids类似，SpectralClustering只需要数据之间的相似度矩阵就可以了，而不必像K-means那样要求数据必须是N维欧氏空间中的向量。2）由于抓住了主要矛盾

phinecos·2009-05-11 00:00

线性波谱分离

2009年4月6日 20:40:31 envi——spectral——mapping methods——linear spectral unmixing 线性波谱分离即进行混合像元分解

·2009-04-06 22:00

编程语言EF速度测试(1)：spectral-norm

这是一个专门的编程语言/编译器速度测试/对比网站（http://shootout.alioth.debian.org/）给出的题目，以下是EF源代码： import 工具; //spectral-norm

ruilin215·2008-06-17 19:00

编程语言EF速度测试(1)：spectral-norm

这是一个专门的编程语言/编译器速度测试/对比网站（http://shootout.alioth.debian.org/）给出的题目，以下是EF源代码： import 工具; //spectral-norm

csstome·2008-06-17 19:00

popular clustering techniques

k-Means, k-Medoids, Kernel Clustering, Spectral Clustering (uses eigenvectors), Gravitational Clustering

coderplay·2008-04-27 13:00

Spectral Bloom Filter (4)

在membershipquery上，由于SBF和CBF都沿用bloomfilter的基本结构，因此很难在membershipquery上提高查询效率。但在查询元素出现频率（大于1的情况）时，由于SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率，使得各个counter的重要性有所差别，因此CBF将counter一视同仁的做法就有提高的空间。先来看第一种优化算法MinimalIncreas

jiaomeng·2007-03-25 07:00

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聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut .

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