BIDS格式下fMRI数据集的CPP分析脚本

MATLAB Octave工具箱支持与符合BIDS格式的数据集交互。它提供了读取BIDS数据集布局、执行查询以获取数据集信息、生成可读报告等功能。支持的数据类型包括解剖MRI、功能MRI、扩散加权成像和场图数据。

尿布和啤酒的故事 这是一个经典的故事，每次听到总能有所收获。在美国的沃尔玛超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒竟然摆在一起出售，而这个看似奇怪的安排却让两者的销量都得到了显著提升。这不仅是个趣闻，还是沃尔玛超市真实的销售策略案例。 原来，很多美国女性会让她们的丈夫在下班后顺便为孩子买尿布，而这些丈夫通常也会顺便带回自己喜爱的啤酒，因此尿布和啤酒之间的购买频次意外地提升了。 购物篮分析 沃尔玛如何发现这一关联？答案是购物篮分析（market basket analysis, MBA）。这是一个重要的数据挖掘方法，被誉为“数据挖掘算法之王”，可以在商店中发现不同商品之间的关联，帮助商家增加销售额。 题目 在如下样例数据中，每一行是一个购物小票，直到遇到五个零00000时输入结束。每个字母表示一种商品，区分大小写。请找出关联性最高的两个商品（按ASCII码升序）： 输入样例： AABZXY BMNY CD CBYPQ BWVCY 00000 输出： BY 实现代码 #include #include #include #include using namespace std; int main() { // 初始化代码及实现步骤 return 0; }

tt变换MATLAB代码用于MID处理流水线，该存储库包含在货币激励延迟(MID)任务期间，通过拟合单主题GLM和绘制VOI时间课程来预处理和分析功能性磁共振成像(fMRI)数据的代码。我们将分析来自2个科目的数据。每个受试者在2次扫描运行中执行MID任务，并提供以下信息： 6个条件（0,1,5增益/损失试验），每个条件15次试验，总共90次试验。试验时间安排为： 0-2秒：中间演示，4.25-5秒：目标“窗口”，6-8秒：结果展示。试验间隔(ITI)为2、4或6秒，所有试验平均为4秒。软件要求（仅用于保存和绘制ROI时间课程），使用niftiRead()函数加载nifti文件到MATLAB。用户需确保有权执行脚本，运行以下命令： chmod 777 sh chmod 777 py以便执行。这只需要运行一次。功能磁共振成像管道检查原始数据，原始fMRI和解剖数据应在此处。

一组Matlab和SPM12脚本，用于优化fMRI数据集的图像和时间序列质量指标计算及可视化。受PCP-QAP和MRIQC启发，此工具为熟悉SPM12和Matlab的fMRI技术人员提供便捷的质量控制功能。尽管其相对性质取决于扫描仪位置、采集时间和数据格式，但可为研究人员提供关于潜在数据质量问题的有用见解。

垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集，进而节省CPU开销。

karate数据集包含四个文件：karate.gml、karate.paj、karate.png和karate.txt。这些资源是经上传者整理后发布的网络资源，仅供学习交流使用，不涉及任何商业利益。资源设置为免费下载，如需积分请与上传者联系。

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。

数据挖掘是从海量数据中提取信息和知识的过程，涉及统计、机器学习、数据库技术等多个领域。UCI数据集是一个广泛使用的资源库，提供了多个主题的数据集，如社会科学、生物学、医学等，为研究人员提供了丰富的实验素材。ARFF格式是为WEKA设计的文件格式，包含头部分和数据部分，结构清晰易读，方便数据预处理、特征选择和模型训练。在数据挖掘流程中，ARFF文件用于数据加载、预处理、建模与训练以及评估与优化。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。