文件名称：matlabkpca代码-project:项目
文件大小：103.27MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 00:15:57
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Matlab kpca程序MPSSC：基于学习相似度矩阵的谱聚类 概述 MPSSC是一种新颖的光谱聚类框架，它将稀疏结构强加在目标矩阵上。 具体来说，它利用多个双重随机亲和矩阵构建归一化图拉普拉斯算子（步骤1）。 然后，在目标矩阵上施加稀疏结构（步骤2），然后缩小目标矩阵中行的成对差异（步骤3）。 这种频谱聚类方法通过非凸优化框架使用多个相似性矩阵。 MPSSC用嵌入式ADMM算法迭代地解决了所提出的非凸问题。 主要功能 ：主要的MPSSC算法（具有相似性学习）包括三个步骤。 ：主要的PSSC算法（不学习相似性）。 ：使用高斯核构造多个双随机相似矩阵（步骤1）。 ：获取涉及ADMM步骤的中间目标矩阵（步骤2）。 ：获得涉及ADMM步骤的最终目标矩阵（步骤3）。 示例文件 请点击链接以复制真实的scRNA-seq数据集的聚类结果 ：生成与六个小型scRNA-seq数据集有关的所有结果。 ：生成与三个大型scRNA-seq数据集相关的所有结果。 它们在计算集群（6个CPU，800 GB内存）上运行。 ：生成手稿中显示的所有图形。 注意大多数仿真和scRNA-seq应用程序都是使用MATLA