MATLAB中的Anderson加速算法实现及应用

关联规则作为数据挖掘的主要形式之一，其主要目的在于发现未知的规则。快速算法能够显著提升其计算效率和准确性，使其在实际应用中更加可靠和高效。

ButterflyLab软件包为(分层)互补低秩矩阵提供近乎最优的快速matvec和密集线性系统求解器。这些矩阵在傅立叶积分算子、成像方法、谐波分析等领域有广泛应用。

详细介绍了细菌觅食算法的基本原理和在MATLAB中的实现方法，适合初学者学习和应用。该算法结合生物细菌的觅食行为，能有效解决优化问题。

实现Pagerank算法的大作业，包括数据读取、分块处理以及map_reduce过程。这些步骤对于理解和应用Pagerank算法至关重要。

以MATLAB环境为例，介绍了如何使用简单遗传算法解决复杂函数优化问题。涵盖了初始化种群、编码、遗传操作、变异策略及选择方法等关键步骤，经过验证，程序稳定且效果显著。

黑洞优化算法（Black Hole Optimization Algorithm, 简称BHO）模拟宇宙中黑洞的行为，是一种全局优化算法，特别适用于解决复杂多模态优化问题。在Matlab环境中，BHO利用其强大的数值计算能力，有效搜索函数的最优解。详细探讨了黑洞优化算法的基本原理、实现步骤以及在Matlab中的具体应用。

本MATLAB代码实现了一种精简的KNN定位算法，适用于室内定位初学者的学习。该代码已整理定位相关函数，并提供了一个使用射线跟踪仿真生成的指纹数据库。运行代码后，可获得定位结果并显示平均误差。在代码中，指纹数据库中的坐标对应于指纹库的行数和列数。为了计算最近邻点的位置，采用了不同的公式，这是因为欧式距离已被重塑为一维。

探讨了分水岭算法在图像处理中的应用及其Matlab实现技巧，并提供了相关的PPT资源。

Matlab中AIC算法及实例引用库RefBool，一种基于参考的算法，用于对基因表达数据进行布尔化。要求RefBool已通过Matlab 2015b测试，并且需要使用统计和机器学习工具箱进行拟合。使用RefBool核心功能，将布尔表达或离散化为基因表达数据的三种状态，已在人类RNA-Seq和微阵列数据上进行了测试。下文详细描述了如何获取查询基因的离散化表达值工作流程。确定阈值分布需要调用DefineThresholdDistributions.m来获取基因样本矩阵，包含RNA-Seq测量值，以确定阈值分布。数据集可用于人类RNA-Seq和微阵列数据。