文件名称：cci的matlab代码-Hyperspectral_OptimalSpectralClustering:计算减少维数必不可少的最佳频带数
文件大小：10.68MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 20:42:20
系统开源
cci的matlab代码Hyperspectral_OptimalSpectralClustering 计算减少维数必不可少的最佳频带数 说明和参考 这项研究完成的工作作为计算机和信息科学通信（CCIS）的一部分出版，Springer，丛书第1035卷 论文标题-使用光谱聚类的高光谱图像波段的最佳选择-Vanshika Gupta（1），Sharad Kumar Gupta（2），Dericks P.Shukla（3） 链接-或 在IASc-INSA-NASI夏季研究奖学金（印度科学院-印度国家科学院-国家科学院印度科学基金会（Science of India）资助的实习计划。 该存储库当前由@维护 如有疑问，请随时通过我的电子邮件ID vanshika421@gmail.com与我联系。 对于贡献或开放性问题，请分别打一个或打开。 运行程序的步骤 克隆/下载_压缩存储库 打开MATLAB并连接到文件夹Similarity_Matrices 修改输入的高光谱图像的代码 运行文件夹中的任何代码以计算相似性/邻接矩阵。 现在连接到主文件夹 相应地修改输入，然后运行Sparse_Spectr
【文件预览】：
Hyperspectral_OptimalSpectralClustering-master
----Similarity_Matrices()
--------SAM_matrix.m(462B)
--------tanimoto_matrix.m(642B)
--------SID_matrix.m(650B)
--------Readme.md(219B)
--------cosine_matrix.m(434B)
--------euclidean_matrix.m(362B)
--------hybrid_matrix.m(214B)
--------pearson_matrix.m(435B)
----Main()
--------builtin_Calinski.m(567B)
--------final_bands.m(4KB)
--------Sparse_SpectralClustering.m(4KB)
--------Dunn_index.m(766B)
--------simLaplace.m(530B)
--------clusterSilhouette.m(878B)
--------nmi.m(919B)
--------Spectral_Clustering.m(2KB)
--------modified_Calinski.m(2KB)
--------k_means.m(2KB)
--------builtin_Davies_Bouldin.m(548B)
--------WSS_Plot.m(916B)
--------Readme.md(2KB)
--------mean30.m(924B)
--------find_repbands.m(107B)
--------DC_plot.m(2KB)
--------confusion.m(10KB)
--------accuracy.m(2KB)
--------simGaussian.m(424B)
--------k_means_with_params.m(3KB)
--------meanSilhouette.m(925B)
--------builtin_Gap.m(412B)
--------Calinski.m(2KB)
--------distxmu.m(360B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----Authorcafe_IAS_Report.pdf(11.18MB)