SWinzip：有损数据压缩 Matlab 库

无损/有损压缩 字符串压缩理论与算法 音频/视频通常采用有损压缩，精度可选择 可在不解压全体数据下重构部分数据 有损压缩方法：小波变换、主成分分析

数据压缩算法在各个领域都有广泛的应用，而Matlab作为一种通俗易懂的编程语言，使得实现这些算法变得更加简便。

从Oracle9iR2版本开始，Oracle引入了表压缩技术，减少数据表中重复数据，从而节省存储空间。这项技术通常在数据仓库环境中应用较多。

这两个文件很可能是使用 gzip 工具压缩的数据文件，通常用于存储和传输数据。

数据仓库中存储了大量数据，进行复杂的数据分析与挖掘通常耗时较长。数据压缩策略可以有效减少数据集大小，同时保持几乎相同的分析结果，例如数据立方体聚集和维归约。在数据压缩后，节省的挖掘时间可以超过归约过程中的消耗。

心电数据压缩新思路：挖掘结构信息，提升压缩效率 压缩感知算法为心电数据压缩提供了新的思路。不同于传统方法，压缩感知算法能够利用心电数据自身的结构信息，实现更高的压缩率和精度。 挖掘数据结构，突破传统瓶颈 传统压缩算法往往忽略了数据的内在结构，而压缩感知算法则通过构建能够反映心电数据结构信息的稀疏字典，更好地捕捉数据的变化规律。 MIT-BIH数据库验证，性能表现优异 在MIT-BIH数据库上的实验结果表明，相比于传统压缩算法，基于压缩感知的算法在均方根误差和压缩率上均展现出显著优势。

2021年2月7日，我感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在上一期“如何交谈”部分中，构建良好的训练数据集-数据预处理，我们了解了使用不同的特征选择技术来降低数据集维数的不同方法。用于降维的特征选择的另一种方法是特征提取。在本部分中，您将学习三种基本技术，这些技术将通过将数据集转换为维数比原始维数低的新特征子空间来汇总数据集的信息内容。数据压缩是机器学习中的一个重要主题，它有助于我们存储和分析在现代技术时代生成和收集的不断增长的数据量。在本期中，我们将介绍以下主题：用于无监督数据压缩的主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）作为有监督的降维技术，可最大限度地提高类别的可分离性通过核主成分分析（KPCA）进行非线性降维与特征选择类似，我们可以使用不同的特征提取技术来减少数据集中的特征数量。特征选择和特征提取之间的区别在于，当我们使用特征选择算法（例如顺序向后选择）时，我们保持原始特征时，我们使用特征提取将数据转换或投影到新的特征空间上。在降维的情况下，特征提取可以理解为一种数据压缩的方法，其目的是保

这里介绍了使用Matlab进行Bayer数据压缩的JPEG编码方法。

Matlab编写的Isomap降维代码高效、精确地实现非线性降维，对于三维网格和各种点云图均适用。该代码利用连接附近点的方法创建图形，经过测试，适用于Matlab R2019a及以上版本的OSX和Windows 64位系统。用户可通过运行DEMO_detailed.m文件来查看详细演示，或者使用无注释的DEMO_only_code.m文件进行快速测试。为确保学术诚信，使用时请引用相关论文（1）和（2）。