spectral

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任何人都可以請解釋一下，在譜聚類中使用層次聚類有什麼優勢嗎？我知道它們是如何工作的，但我想知道在哪些情況下最好使用層次聚類來進行譜聚類。

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我在R中使用pavo包來提取顏色變量，並遇到了我想爲自定義範圍計算色度的問題，但我似乎無法找到讓我修改默認值的代碼波長範圍的功能 summary(lizspec) 這將返回23個變量，所有默認功能，但默認範圍，這是我需要改變中的所有計算。任何想法表示讚賞。必須使用getspec功能的lim參數時，您導入的光譜數據中指定

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如何在MatLab上繪製我的txt文件數據的傅里葉譜？

我在每秒採集的txt文件中有一個基於地面的磁數據，我想繪製它的傅里葉譜。我注意到MatLab上的頻譜圖公式需要這個參數（window，noverlap，nfft，Fs），我不知道。而且我還發現，我應該先情節的頻譜之前做FFT我的數據，但我的數據是不是離散和FFT的離散數據，任何人都知道我能做到這一點？

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閱讀.img與光譜python envi文件

我想打開一個envi .img文件並且有一個.hdr文件具有相同的名稱。 .img文件中有兩個圖像，我可以使用下面的代碼讀取它們。 from spectral import * img = open_image('LC08_L1TP_029029_20130330_20170310_01_T1_sensor_B05.img') 和IMG的屬性（BSQ文件）如下圖所示 In[352] img

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稀疏數據集上的光譜聚類

我對具有相當稀疏特徵的相當數據集應用光譜聚類（sklearn.cluster.SpectralClustering）。當在Python中譜聚類，我得到以下警告： UserWarning: Graph is not fully connected, spectral embedding may not work as expected. warnings.warn("Graph is not ful

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頻譜在MATLAB，終點proble

我試圖採取用以下行125個頻段的頻譜的導數微分： dW=diff(wavelength); dR=diff(data); df=dR./dW; 問題是下一步我想將它與比較原始光譜數字和視覺上通過繪圖，但df的大小是124，但我的原始波長是125.問題是我必須刪除第一個或最後一個樂隊？然而一些光譜分析軟件的輸出並沒有改變尺寸。考慮到樂隊的平均水平也不起作用，它會使圖表顯示瘋狂的行爲。

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是否存在由光譜（Fiedler矢量）平分產生的子樹被斷開的條件？

我試圖將一棵無向樹分割成兩棵子樹，每棵子樹連接在一起。我的理解是，可以使用here所述的Fiedler向量來完成此操作。但是，當我遵循此過程時，生成的子樹未連接。我用來實現平分的代碼如下，並且不能平分的樹被定義爲here。 import networkx as nx from itertools import compress g = nx.from_dict_of_dicts(broke

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譜嵌入 - 譜聚類

我正在嘗試使用Normalized Cuts執行譜嵌入/聚類。我寫了下面的代碼，但我堅持了一個邏輯瓶頸。聚類特徵向量之後我該做些什麼？我不知道如何在原始數據集上形成羣集。（A是我的親和矩陣） D = np.diag(np.sum(A, 0)) D_half_inv = np.diag(1.0/np.sqrt(np.sum(A, 0))) M = np.dot(D_half_inv, np.d

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基於親和度矩陣的譜聚類

import csv import numpy as np from sklearn.cluster import SpectralClustering reader=csv.reader(open("/Users/Desktop/user2.csv","rU"),dialect=csv.excel_tab) x=list(reader) resu

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如何在譜減法（MATLAB）之後將每個幀添加回去？

我遵循this指南爲了執行譜減法，到目前爲止我有以下代碼，但我不能解決如何成功地將每個重疊幀連接在一起在最後。謝謝你的幫助。 function [ cleanFile ] = spectralSubtraction(noisyFile) SamplingFrequency = 44100; frameLengthMs = 20; frameLength = (frameLengthMs/1