32、多结构恢复与聚类模型评估方法

wasm7browser

于 2025-07-30 10:35:48 发布

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分类专栏：模式识别前沿探析文章标签：多结构恢复概率双聚类 FABIA

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多结构恢复与聚类模型评估方法

1. 多结构恢复中的概率双聚类

在多结构恢复（MSR）问题中，双聚类技术提供了一种替代传统聚类的有效方法。概率双聚类方法FABIA在该领域展现出了良好的性能。

1.1 运动与平面分割的误分类误差

通过对运动分割和平面分割的实验，我们得到了不同方法在不同参数设置下的误分类误差（ME %），具体数据如下表所示：

类别	k	%out	T - lnkg	RCMSA	RPA	FABIA
biscuitbookbox	3	37.21	3.10	16.92	3.88	3.86
breadcartoychips	4	35.20	14.29	25.69	7.50	4.22
breadcubechips	3	35.22

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63、基于层次聚类的模型评估精度指标：聚类效率视角

m2n3o4p5的博客

09-08

本文探讨了基于层次聚类的模型评估精度指标，重点从聚类效率视角分析了耗时、内聚性测量和轮廓系数三个关键质量指标。介绍了凝聚式层次聚类的工作机制及不同距离计算方法，并通过实验分析不同数据集大小对聚类性能的影响。研究发现200*3的数据集在耗时和内聚性方面表现最优。文章还讨论了各质量指标间的相互关系、实际应用场景中的考量因素以及未来发展方向，为提升聚类分析的质量与效率提供了理论支持和实践指导。

53、数据聚类方法的全面解析与实践

r7s8t的博客

09-25

本文全面解析了多种数据聚类方法，包括K-means、层次聚类、DBSCAN和基于模型的聚类等，详细介绍了每种方法的实现步骤、优缺点及适用场景。通过R语言代码示例，展示了双变量聚类图绘制、聚类效果评估、最佳聚类数选择等关键技术，并结合实际应用案例与流程图，帮助读者系统掌握聚类分析的核心方法与实践技巧。

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高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)

weixin_39950470的博客

11-26

2945

sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal)，球面(spherical)，平移(tied)和全协方差矩阵(full covariance matrices))的工具包，同时它还提供了对混合分布进行抽样，以及从数据训练拟合混合模型的功能。它还提供了一些工具帮助我们确定分量的合适数量。二元高斯混合模型(Two-component Gaussia...

各种深度聚类方法摘要

ddana_a的博客

08-05

7223

Spectral Clustering with Graph Neural Networks for Graph Pooling 频谱聚类（SC）是一种流行的聚类技术，用于在图形上查找强连接的社区。 SC可以在图形神经网络（GNN）中使用，以实现汇总属于同一群集的节点的池化操作。但是，拉普拉斯算子的特征分解是昂贵的，并且由于聚类结果是特定于图的，因此基于SC的合并方法必须为每个新样本执行新的优化。在本文中，我们提出了一种图聚类方法来解决SC的这些局限性。我们制定了标准化minCUT问题的连续松弛，并训练了G

MWFormer: 使用退化感知Transformer进行多天气图像恢复

Together_CZ的博客

01-12

1841

MWFormer: Multi-Weather Image Restoration Using Degradation-Aware Transformers MWFormer: 使用退化感知Transformer进行多天气图像恢复

基于聚类与LSTM对比特币价格深度分析与预测

m0_53814833的博客

09-08

3239

本项目对比特币市场进行了全面而深入的分析，采用多种技术指标和数据分析方法，揭示了比特币价格动态和市场行为的关键特征，详细刻画了比特币的市场波动性。

A survey on feature selection approaches for clustering-聚类特征选择方法综述

aab11235的博客

11-20

1860

Hancer, E., Xue, B. & Zhang, M. A survey on feature selection approaches for clustering.Artif Intell Rev53,4519–4545 (2020). https://doi.org/10.1007/s10462-019-09800-w 聚类特征选择方法综述摘要近年来数据的大规模增长给数据挖掘和机器学习任务带来了挑战。主要挑战之一是从原始可用特征集中选择相关特征，从而最大限度地提高原始特征..

DUET：双向聚类增强的多变量时间序列预测

weixin_58682959的博客

02-11

2364

本文提出了一种名为DUET（Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting）的框架，用于提升多变量时间序列预测的性能。DUET通过在时间维度和通道维度引入双重聚类机制，分别建模时间异质性和通道间复杂关系，从而有效应对多变量时间序列预测中的两大挑战：时间分布偏移（Temporal Distribution Shift, TDS）和通道间复杂关联。

【缺失多视图聚类】Subgraph Propagation and Contrastive Calibration for Incomplete Multiview Data Cluste

weixin_44184852的博客

09-12

1251

多视图原始数据挖掘的成功依赖于属性的完整性。然而，每个视图都面临各种噪声和收集失败，这导致属性仅部分可用的情况。更糟糕的是，多视图原始数据中的属性由多种形式组成，这使得数据的结构探索变得更加困难，尤其是在多视图聚类任务中。由于部分视图中存在缺失数据，不完整多视图数据上的聚类任务面临以下挑战，即：1）挖掘多视图中缺失数据的拓扑结构是亟待解决的问题；2）大多数方法没有用多视图的公共信息校准互补表示；3）我们发现从不完全视图获得的聚类分布在潜在空间中存在聚类分布不对齐问题（CDUP）。

武汉理工大学2020数学建模暑期培训论文及代码-基于卷积自编码的指纹编码与 k 聚类模型

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《基于卷积自编码的指纹编码与k聚类模型》是武汉理工大学2020年数学建模暑期培训中的一项重要研究，旨在利用先进的机器学习技术解决实际问题。该研究结合了深度学习中的卷积自编码器（Convolutional Autoencoder, ...

Lua非空判断方法[源码]

11-24

本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。

JS表格转Excel实现[可运行源码]

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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

图片转bin文件存储[项目代码]

11-24

本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。

Anaconda安装与使用指南[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）

11-24

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

Lua中loadstring应用[源码]