👨🎓个人主页：研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码、数据、文章讲解💥1概述从建筑的点集中生成直线建筑轮廓通常分为三个步骤。首先确定构成建筑轮廓的边界。然后从边缘开始跟踪一系列点来定义建筑边界。最后，从点的序列中生成线条，并进行调整以形成规则的建筑轮廓。现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节，单独识别形状内的“洞”，适当的边界跟踪，以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。本文针对这
matlab数据的获取、预处理、统计、可视化、降维数据的预处理-MATLAB&Simulink-MathWorks中国https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/preprocessing-data.html一、数据的获取1.1从Excel中获取使用readtable()例1：使用spreadsheetImportOptions（Name,Value）初步确定导入信息，再用opts.Name=Value的格式添加。%工作簿:C:\Users\Hao\Desktop\程序_MATLAB数学建模方法与实践_卓金武等\Cha2\sz000004.xls%工作表:Shee
注意事项：只有将Matlab的工作目录切换到当前文件夹中，才能运行当前程序。%%第一节课层次分析法（AHP）%1.分号的使用：每一行的语句最后可以选择性地加上分号，加上分号后不显示运行结果(因此大部分语句加上分号），否则显示运行结果a=3;b=5%2.注释的使用：用百分号表示注释，多行注释快捷键为Ctrl+R，取消注释的快捷键为Ctrl+T%用连续的两个百分号表示加粗的注释部分%3.clear和clc：clear可以清空工作区内的变量，clc可以实现命令行窗口清屏，常连用clear;clc来进行脚本初始化，防止原先内容的干扰clear;clc%4.输入输出函数：%①输出函数disp()：类似于
第一部分：非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF）的基本原理非负矩阵分解（NMF）是一种广泛应用的线性代数技术，特别适用于大规模的数据集分析。其基本思想是将一个非负矩阵分解为两个低秩的非负矩阵的乘积，使得矩阵的内在结构得以暴露并利于进一步分析。NMF的应用范围广泛，包括图像处理、文本挖掘、生物信息学等。实战项目下载首先，我们需要理解一下什么是非负矩阵。非负矩阵就是所有元素均为非负值的矩阵。若一个矩阵A属于实数空间R^{m×n}，且满足A中所有元素aij≥0，那么我们就称A为非负矩阵。由于在许多实际应用中，数据集中的元素往往都是非负的，例如，图像的像
MATLAB实现各种概率密度函数1常见概率分布的基本信息1.1离散分布1.2连续分布2常见概率分布计算及MATLAB实现2.1离散分布（DiscreteDistribution)2.1.1二项分布（BinomialDistribution）2.1.2负二项分布（NegativeBinomialDistribution）2.1.3几何分布（GeometricDistribution）2.1.4超几何分布（HypergeometricDistribution）2.1.5泊松分布（PoissonDistribution）2.1.6离散均匀分布（UniformDistribution(Discre
MATLAB实现各种概率密度函数1常见概率分布的基本信息1.1离散分布1.2连续分布2常见概率分布计算及MATLAB实现2.1离散分布（DiscreteDistribution)2.1.1二项分布（BinomialDistribution）2.1.2负二项分布（NegativeBinomialDistribution）2.1.3几何分布（GeometricDistribution）2.1.4超几何分布（HypergeometricDistribution）2.1.5泊松分布（PoissonDistribution）2.1.6离散均匀分布（UniformDistribution(Discre
写在前面Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型，在处理大量数据，揭示各自变量如何作用于因变量（描述X与Y之间的关系）时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛，在这次比赛中学到了很多东西，同时发现，许多优秀获奖论文在模型建立时都采用了Logit模型。笔者在查阅多篇文章及书籍后发现，Logsitc模型与Logit模型本质上并没有不同，其不同之处在于数学表达形式不同。一个十分经典的例子：在智能手环满意度市场调查中，我们可以采用Logit模型分析性别，年龄，运动频率，兴趣爱好等因素对智能手环的购买情况的影响，从而刻画出购买智能手环的用户画像，从而可以更好地
基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLABm编程完成，大约700行左右。1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。2.电池SOC为电量维持型策略。3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。ID:2685676767604549风中追风
PCA(PrincipalComponentsAnalysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法，在机器学习中常用于特征降维提取主要特征以减少计算量。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。举个简单的例子，设X1，X2为两组数据，将他们以坐标的形式画在坐标轴中，如下图所示，图中点的横纵坐标分别为X1，X2的值，如果我们把数据做一个变换，使其顺时针旋转一个角度得到下图所示结果：再向横轴方向与纵轴方向做一个投影得到以下结果：我们可以发现数据在横轴方向的投影差异性较大，也可以说在横轴的投影包含的信息或特征较多
前言在评估多目标优化算法的效果时，我们通常使用五个主要指标：GD（GenerationalDistance）、IGD（InvertedGenerationalDistance）、Hypervolume、Spacing和Spread。GD和IGD是用于测量算法生成的解集合与真实前沿解之间的距离的指标。具体而言，GD测量了所有生成解与真实前沿解之间的平均欧几里得距离，而IGD测量了所有真实前沿解与生成解之间的平均欧几里得距离。这两个指标的目标是越小越好，即算法的生成解集合应该尽可能接近真实前沿解。Hypervolume则是用于测量算法生成的解集合能够覆盖的真实前沿解的体积大小的指标。目标是越大越好
