bwangk的博客

特征值和特征向量矩阵的基 定义：一个m*n的矩阵可以看成是n个列向量组成，这n个列向量的线性组合构成一个列空间，而通常这n个列向量不是线性无关的，那么求出这n个列向量中不相关的r个，可以称这r列为矩阵列空间的基。基上投影的计算：要准确描述向量，首先要确定一组基，然后给出在基所在的各个直线上的投影值。二维直角坐标系中我们经常省略第一步，而默认以(1,0)和(0,1)为基。对向量在某个基上的投影等

最近论文需要解决一个凸优化问题，接触到了SeDuMi工具包的，网上查了一些资料并按照最新的版本实际配置成功。1 SeDuMi的下载：http://sedumi.ie.lehigh.edu/我这里下载的是SeDuMi 1.32 Matlab配置SeDuMi工具包2.1 解压安装包，配置matlab安装路径。我这里把解压后的文件复制到matlab的toolbox包下D:\Program Files\M

自适应谱聚类谱聚类中常用构造K近邻关系的相似度矩阵，这里引用实现相关算法，首先根据输入的数据data和K值求解KNN矩阵：get_knn_distance.mfunction [A]=get_knn_distance(data,K)% Input : data: N*D 维的数据，N表示数据点数，D表示数据维数% K: 近邻数%% Output :A:KNN矩阵d

som可用于聚类，图像分割等，由于论文需要matlab实现了som。%som实现%2016-11-12%by wangbaojia% som原理及参数说明% 1.竞争：匹配最佳神经元---------->计算每个样本和初始神经网络的距离，距离最近神经元作为获胜神经元%% 2.合作：在权值更新过程中，不仅获胜神经元的权%值向量得到更新，而且其近邻神经元的权值向量也按照某...