聚类马氏距离代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部离群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者： Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad，Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的： 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法，用于大规模数据集中的局部离群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同，我们提出的方法具有可伸缩性，并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型； 然后，通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后，在可伸缩聚类结束时，获得原始聚类的近似结构。 最后，通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准，将偏远评分分配给称为SDCOR（基于可伸缩密度的​​聚类离群值比率）的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明，与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比，该方法具有较低的线性时间复杂度，并且更加有效。 还有一些基于快速距离的方法，这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架： 更详细地，所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段

edsm 一种可扩展的分布式共享内存系统实现 汇编 在主 EDSM 目录中： cmake . make 这将创建一个包含两个子目录bin和lib的build目录。 Bin 包含edsmd可执行文件，它将成为 DSM 程序的主要入口点。 Lib 包含包含 EDSM 任务的共享对象。 这些任务在运行时链接， up_call方法用作入口点。 运行 EDSM ./edsmd 5555 ../lib/ 启动 edsmd 并动态链接 ../lib 中的所有任务共享对象 ./edsmd 5555 ../lib/ 192.168.1.3 5555 启动 edsmd 并将其加入到 192.168.1.3 的对等点当前所在的组中。这就是您将其他对等点加入到使用上述第一个命令开始的初始对等点的方式。 创建任务

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流形正则化matlab代码LapEMR-1.0 林晨，2012年6月 介绍 LapEMR是用于半监督学习的软件包。 该软件包包括算法LapESVR的MATLAB接口。 用法 该软件包是使用MATLAB和C ++开发的。 QP求解器改编自LIBSVM，后者由C ++通过Matlab接口实现，而其他部分则由Matlab实现。 要运行测试代码，请在Matlab提示符下执行“演示” >> demo 错误报告 此程序包由Lin Chen（）开发。 如有任何有关代码的问题，请随时与Lin Chen联系。 参考 Lin Chen，Ivor Wai-Hang Tsang，Dong Xu：可扩展流形正则化的拉普拉斯嵌入式回归。 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（TNNLS）23（6）：902-915，2012年6月

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