Matlab实现isodata算法:CW1_GERMAN_SIGN课程作业解析
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更新于2024-11-15
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在该博客中,作者详细的介绍了如何使用Matlab进行数据集的处理和运行程序。以下为本文的重点内容:
1. 安装步骤:首先需要克隆存储库,并创建一个virtualenv环境,然后激活它。接着,需要安装requirements.txt文件中列出的所有包。
2. 数据处理:在项目根目录下创建一个data文件夹,并在其中创建一个img文件夹和一个random文件夹。然后在data文件夹中添加数据,并运行程序randomize.py。
3. 程序运行:运行程序后,每个程序会默认使用文件r_x_train_gr_smpl.csv在文件夹../data/random,并且默认标签名称为r_y_train_smpl(_X{0-9}).csv。
4. 程序选项:所有的程序都可以使用以下选项进行运行,例如:python sk_kmeans.py -col ***:仅使用属性50、51、52和53来运行程序。
5. 注意事项:预处理不会有效地工作,因为大多数过滤器需要一个正方形图像,如果列数不是一个完美的正方形,其余的预处理将不起作用。
6. 标签信息:本资源的标签为'system开源',这可能意味着本资源中的Matlab代码是开源的,可以被任何人使用和修改。
总的来说,本篇博客教程详细的介绍了如何使用Matlab进行数据集的处理和运行程序,并且还详细的介绍了如何设置和运行相关选项,对于需要使用Matlab进行数据处理和运行程序的用户来说,本篇博客教程具有很高的参考价值。"
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