文件名称：matlab有些代码不运行-fagso:法格索
文件大小：1.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 17:39:54
系统开源
matlab有些代码不运行FAGSO“快速聚集惊喜优化” 这是FAGSO的实现，该算法由Nicolini C.和Bifone A在“大脑功能网络的模块化结构：通过惊喜突破分辨率极限”中描述。 如果您使用此软件，请引用：Nicolini C.和Bifone A.“大脑功能网络的模块化结构：通过惊喜突破分辨率极限”，Sci.Rep（2016） FAGSO作为C ++库提供，但是可以使用Matlab / Octave和Python的包装器。 下面介绍了如何构建FAGSO及其Matlab，Octave和Python包装器的说明。 如有其他问题，请随时与我联系。 要求 FAGSO需要CMake（）生成跨平台的Makefile，并需要C / C ++编译器来生成可执行文件。 在基于Debian的系统上，这应该足够了： $> sudo apt-get install build-essential cmake 在OSX上，您需要有效安装XCode和clang编译器，然后可以直接从其网站下载并安装CMake。 支持的编译器 FAGSO是在Ubuntu> = 14.04测试用gcc /铛编译器和OSX约
【文件预览】：
fagso-master
----.gitmodules(88B)
----cmake()
--------FindMATLAB.cmake(36KB)
--------FindMyMatlab.cmake(12KB)
--------UseCython.cmake(12KB)
--------FindOCTAVE.cmake(8KB)
--------FindCython.cmake(1KB)
--------ReplicatePythonSourceTree.cmake(188B)
----data()
--------Coactivation_matrix.weight(705KB)
--------dolphins.adj(8KB)
--------GroupAverage_rsfMRI_matrix.adj(795KB)
--------Coactivation_matrix.gml(1.25MB)
--------Coactivation_matrix.adj(1.39MB)
--------karate.gml(5KB)
--------karate.edge(405B)
--------GroupAverage_rsfMRI_matrix.gml(1.24MB)
--------karate.net(1KB)
--------toy.adj(230B)
--------toy.txt(800B)
--------Coactivation_matrix_weighted.adj(1.39MB)
--------karate.adj(28KB)
----src()
--------fagso()
--------eigen()
--------CMakeLists.txt(176B)
----doc()
--------README.txt(3KB)
----CMakeLists.txt(3KB)
----README.md(9KB)