这将创建一组由笛卡尔坐标定义的随机点，并均匀分布在以原点为中心、半径为 r 的 n 维超球面的内部。 'randn' 函数首先用于创建 n 个随机变量的独立多元正态分布集，每个变量代表 n 维空间中的点。 然后使用不完整的伽马函数“gammainc”将这些点径向映射到有限半径 r 的 n 维超球面的内部，以便在空间上均匀分布。

在scikit-learn中的单元超球面上聚类 演算法 此软件包实现了scikit-learn的Banerjee等人在JMLR 2005 概述的三种算法。 球形K均值（spkmeans） 球形K均值与常规K均值的不同之处在于，它在每个最大化步骤结束时（即归一化质心）将估计的聚类质心投影到单位球体上。 冯·米塞斯·费舍尔分布（movMF）的混合 就像通过均值和方差来参数化高斯分布一样，具有均值方向$\mu$和浓度参数$\kappa$ 。 从vMF分布得出的每个点$x_i$和平均方向$\|\mu\|_2 = 1$生活在单位超球面$\S^{N-1}$ （即$\|x_i\|_2 = 1$ ）的表面上$\|\mu\|_2 = 1$ 。 较大的$\kappa$会导致点集中度更高。 如果我们的数据作为一种模式米塞斯费舍尔分布的，我们有一个额外的重量参数$\alpha$在混合物中各分布。 movMF算法通过期望最大化（EM）估计混合参数，使我们能够相应地对数据进行聚类。 软运动MF 估计每个类别的每个示例的实值后验。 从某种意义上说，这使我们可以进行软聚类，因为每个数据点都有聚类的可能性。

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matlab代码三角网格球面球体光滑 使用球体先验进行表面平滑 作者 Jussi Tohka，芬兰坦佩雷理工大学信号处理研究所 这个开源软件实现了 J.~Tohka 中描述的表面平滑算法。 基于球体形状模型的表面平滑。 在 J.~Tanskanen，编辑，Proc。 Nordic Signal Processing Symposium (NORSIG04)}，第 17 - 20 页。IEEE 2004。它是用 C 编写的。 平滑算法的工作原理是 将三角形网格转换为对偶单纯形网格， 平滑双单纯形网格，和 将平滑的单纯形网格转换回三角形网格。 三角形网格以 .obj 格式给出。 有关文件格式，请参阅。 该程序仅接受 ASCII .obj 文件，并且不允许为不同的顶点赋予不同的颜色。 没有做太多检查，因此如果输入不兼容的文件，可能会导致崩溃。 重要提示：三角形网格必须是适当的单纯复形。 否则转换为单纯形网格将不起作用。 这是一个功能而不是一个错误。 问题是许多等值面算法（例如Matlab 的等值面函数）倾向于生成不是适当单纯复形的网格。 安装 只需将 zip 文件解压缩到您要安装的目录中并键

在粒子群算法的基础上，吸收了目前主流优化算法的优势并加以改进，得到了一种适用于共形球面阵天线的三维方向图综合算法，该算法针对共形球面阵天线的方向图综合问题，在预先获得天线单元方向图数据的前提下，优化后可以得到三维空间任意指定波束指向及波束宽度的方向图。仿真结果表明：这种三维方向图综合算法可以有效解决共形球面阵天线的方向图综合问题。

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