나는 스펙트럼 분석을 통해 시계열을 분석하려고합니다. 나는 한 주 (24 * 7 = 168 측정) 동안 기록 된 시간 단위 측정으로 구성된 데이터의 모든 주기성을 탐지하려고 노력하고 있으며, 온도 변화의 일 주성분을 표시하려고합니다. 지금까지 나는 (예를 들어) : clear all
StartDate = '2011-07-01 00:00';
EndDate
이 주어진 방식으로 Matlab에서 FFT를 사용했습니다. X=fft(t); % Take Fourier Transform
T=abs(X); % Take real parts of transform
T=T(1:n/2);
이 음모의 중심 주파수를 찾는 데 관심이 있습니다. X (N)는 빈의 수 (N), 및 F (n)의 가중 주파수 값 또는 크기를 나타내며
스펙트럼 클러스터링 알고리즘에 따라 훈련 샘플을 사용하여 몇 개의 중심 {C1 (d1, d2 ... dn), C2 ...}이 있다고 가정합니다. 새로운 테스트 샘플 벡터 (x1, ... xn)가 주어지면 클래스로 가져 오기 위해 무엇을해야합니까? 스펙트럼 클러스터링 프로세스에서 사용한 유사도 행렬은 트레이닝 벡터 간의 유클리드 거리 (Euclidean di
이미지의 어피 니티 행렬을 계산하는 방법에 대한 공식을 읽었으며 조금 혼란 스럽습니다. 이상적으로, 거리 측정 기준으로 색상 강도를 사용하고 싶습니다. http://spectrallyclustered.wordpress.com/2010/06/05/sprint-1-k-means-spectral-clustering/ 일반 과정을 설명하는 훌륭한 일을 할 것 같다
소셜 네트워크의 커뮤니티 구조를 감지하는 데 사용할 수있는 일련의 스펙트럼 클러스터링 방법을 연구 중입니다. 나는 아주 작은 데이터 세트 (Zachary 's Karate club)에서 이것을 시도했다. 알고리즘의 성능을 확인할 수있는 대규모 네트워크를 찾고 있습니다. SNAP (snap.stanford.edu)을 보았지만 잘 정의 된 커뮤니티 구조가 포함
고차원 데이터의 Mahout에서 스펙트럼 클러스터링 알고리즘을 실행하는 데 관심이 있습니다. 내 질문은 어떻게 높은 차원의 데이터 벡터의 목록을 받아 가장 가까운 이웃 그래프를 만드는 것입니까? 이것은 Mahout에서 이루어 졌는가 아니면 그러한 일을하는지도 가능한 방법입니다.
저는 Matlab의 Trefethen 's Spectral Methods를 읽고 있습니다. 분화 행렬을 생성, 열 = [어떤] D = 플리츠 (열 열 ([1 N : 27 : 2)) 누군가 위의 줄에서 [...] 안에 정확히 무슨 일이 일어나는지 설명해 주시겠습니까? 열을 이동하는 것으로 알고 있지만 구문을 이해하지 못합니다.
y (10^6) = y (0) 인주기 신호를 설명하는 배열 y [x], x = 0,1,2, ..., 10^빠른 방법으로 미분 dy/dx를 계산하려고합니다. 난 스펙트럼 즉 차분 법 DY/DX = inverse_fourier_transform (나는 fourier_transform (Y 케이 *) [K]를) 시도 ................. (1) 이고
오른쪽 periodogramarray, Periodogram[]와 그래프를 그리기 PeridogramArray[]를 사용하여 다음 ListLinePlot[]을 사용하는 것과 같은 결과를 제공하지 않는 이상하다. 내가 잘못 이해하고있는 것이 있습니까? 소스 코드 :는 test1 = Import["/Users/phillipchang/Desktop/sounds/