基于MEX的快速多维数组索引计算方法

介绍了一种利用Matlab进行图像相似度计算的方法。该方法可以有效地量化两幅图像之间的相似程度，并可应用于图像检索、目标识别等领域。

这本最新的CRC数据挖掘系列丛书介绍了特征选择的前沿思想和算法。

在MATLAB环境中，针对图像的相位反对称特性进行计算时，可以根据需要进行适当调整，以实现相位对称性的精确计算。

检查数组中任何元素是否超出上限或下限的等效Matlab表达式： any(Array(:) <下) ||任何（数组（:) >上）在最坏的情况下，这个Mex的速度要快50%到80%（见截图）： 1.它不创建临时数组。 2.第一个超出元素后快速返回，其余元素不处理。 3.无限值可以被忽略，元素的绝对值可以在不需要临时数组的情况下即时计算。标志= anyExceed（Array，Lower，Upper，Options ...）输入：数组：任意大小的数组。接受的类：DOUBLE、SINGLE、(U)INT8/16/32/64、CHAR。下限、上限：标量限制。选项：用于控制比较的可选字符串。这些选项可以组合使用： 'finite'：忽略[Array]中的+-Inf值。 'absolute'：比较绝对值。 '排除'：排除限制。

因子得分计算方法解析： 因子得分是因子分析的核心目标，它将抽象的因子转化为具体数值，反映每个样本在各个因子上的水平。 计算因子得分的关键在于构建因子得分函数。该函数将每个因子表示为原始变量的线性组合，其中每个变量的权重反映了其对该因子的贡献度。 具体而言，每个样本的因子得分可以理解为其各个观测变量值的加权平均值，权重的大小则代表了对应变量对该因子的重要程度。

SQL查询中如何计算多个关键字的比例，需用空格分隔关键字。

类直径的定义与计算方法 对于包含 j-i+1 个样本的类别 G，其均值向量表示为： 假设有序样本为 x(1), x(2), ..., x(n)，这些样本可以按大小排序，也可以按时间顺序排列。 用 D(i,j) 表示该类的直径，常用的直径计算方法包括： 欧氏距离: D(i,j) = max ||x(k) - x(l)|| , i ≤ k, l ≤ j 其中，||x(k) - x(l)|| 表示样本 x(k) 和 x(l) 之间的欧氏距离。 单变量情况下的直径: 当样本是单变量时，可以使用以下公式定义直径： D(i,j) = x(j) - x(i) 其中，x(j) 和 x(i) 分别表示类别 G 中最大和最小的样本值。 离差平方和: D(i,j) = Σ(x(k) - x̄)^2 , i ≤ k ≤ j 其中，x̄ 表示类别 G 的均值。 Fisher 最优求解法: Fisher 最优求解法是一种用于寻找最佳分割点的方法，它可以用于定义类的直径。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解

Matlab提供的求导命令和求导法则，能有效计算矩阵的导数。