文件名称：模糊评价matlab代码-DFKM:DFKM
文件大小：2.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-23 14:36:35
系统开源
可疑评价 matlab代码对应论文 本项目对应论文 Rui Zhang、Xuelong Li、Hongyuan Zhang 和 Feiping Nie，“具有自适应损失和熵正则化的深度模糊 K 均值”， IEEE 模糊系统汇刊，DOI：10.1109/TFUZZ.2019.2945232。 已于 2019 年 9 月接受。 代码作者 张宏远和张锐 依赖 现在可以使用pytorch实现的DFKM代码： 由于某些原因，**version-1 是在没有任何框架的帮助下实现的，例如 pytorch-1.3.1 麻木的 scikit 学习 scipy 简单的介绍 DFKM.py：DFKM 的主要源代码。 data_loader.py：从 matlab 文件 (*.mat) 加载数据。 utils.py：实验中使用的函数。 metric.py：用于评估聚类结果的代码。 运行代码的示例如下 import data_loader as loader data , labels = loader . load_data ( loader . USPS ) data = data . T for lam
【文件预览】：
DFKM-master
----utils.py(885B)
----data()
--------USPSdata_20_uni.mat(2.85MB)
----metrics.py(6KB)
----data_loader.py(962B)
----v0(without dl-framework)()
--------image_seg.py(3KB)
--------fuzzy_k_means.py(7KB)
--------utils.py(6KB)
--------RobustFKM.py(3KB)
--------deep_fuzzy_k_means.py(16KB)
--------kernel_k_means.py(3KB)
--------auto_encoder.py(6KB)
--------jaffe_test.py(4KB)
--------README.md(2KB)
--------usages()
----.gitignore(162B)
----README.md(2KB)
----DFKM.py(7KB)