缺失数据跨列模式分析工具MATLAB EOF代码

介绍了深度跨模式散列算法（DCMH）的Matlab实现，这是CVPR-2017论文“DeepCross-ModalHashing”的源代码。该包含作者蒋庆元和李武俊的联系方式：qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。建议使用Matlab版本运行DCMH算法。如需IAPR TC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系作者。

Matlab的ISIS糖尿病缺失数据论文讨论了以下结果：Borja Seijo-Pardo，Amparo Alonso-Betanzos，Kristin P. Bennett，Ver？onica Bol？on-Canedo，Julie Josse，Mehreen Saeed，Isabelle Guyon。该研究指出，对于具有缺失数据的特征选择偏好的神经计算方法正在研究中，预处理步骤针对部分病例早期研究和生活方式的长期问卷调查项目进行了详细处理。实验数据的处理方法确保了数据的隐私性和安全性，主要代码文件包括生成AUC曲线的mainAUCwithprod.m和生成PR曲线的mainPRwithprod.m。如需了解更多Matlab代码相关内容，请联系我们。

该软件提供了常用的聚类分析方法，用户安装后可直接对图像进行测试。通过MATLAB平台，用户能够方便地应用各种聚类分析算法，探索不同的模式识别任务，提升图像处理和数据分析的效果。

基于个性化行为预测分析的模式回归实现，利用Matlab编写。我们根据Cui and Gong, 2018年发表的NeuroImage中的代码进行了重要的更新和测试。详细的岭回归和相关向量回归（RVR）文档可在我们的Wiki中找到。岭回归、套索和弹性网的用法类似于线性回归，而支持向量回归的使用方法则类似于相关向量回归。如果您使用我们的代码，请引用我们相关的论文。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

本程序用于EOF分解，主要支持数据降维及主成分分析。通过此方法，用户可以有效提取重要信息，简化数据集。

在Windows环境下以Local模式运行Spark程序时，若遇到写入临时文件后执行shell命令报错“null command”，通常是由于缺少Hadoop的winutils.exe文件所致。 为解决此问题，可尝试以下两种方法： 配置系统环境变量 HADOOP_HOME，并将其值设置为Hadoop安装目录，例如：HADOOP_HOME=F:/hadoop-common-2.2.0-bin-master。 在应用程序代码中，通过System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:/hadoop-common-2.2.0-bin-master") 设置Hadoop安装目录。 请确保已下载winutils.exe文件并将其放置在Hadoop安装目录的bin文件夹下。

Matlab有些代码不运行，请检查代码逻辑或依赖库的完整性，确保所有函数和变量定义正确。如果问题依旧，请查看错误信息以定位问题所在。

MATLAB导入Excel代码PET分析工具箱详细说明。添加路径到MATLAB终端，本地访问所有脚本： addpath(genpath('~/Documents/pet_analysis')); 工具箱包括清理和分析两大部分，简化导入和处理任务。PET分析需要pre_processing和main_analysis文件夹，以及特定文件和管道。详细预处理步骤包括自动执行的step_1_n功能。