KMO Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性度量-Matlab实现

这是Beta球抽样的MATLAB实现代码，可供可靠性研究参考。

MATLAB 的 Kaiser 窗口用于设计 滤波器，可以有效减少频域泄漏。通过调整 beta 参数，可以控制窗函数的主瓣宽度和旁瓣衰减，从而优化 滤波效果。

Python编程语言中，相似性度量是评估多个数据对象相似程度的方法，广泛应用于数据挖掘、机器学习和自然语言处理等领域。本资源包含完整Python代码实现和相关结果图片，帮助深入理解和应用这些度量方法。讨论的基本相似性度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度和Jaccard相似系数。Levenshtein距离和Jaro-Winkler距离适用于字符串相似度，TF-IDF和Word2Vec常用于文本相似度模型。压缩包可能包含各方法的Python代码实现和结果图片，帮助理解这些度量特性及在实际项目中的应用。

在Matlab开发中，估计函数期望值的重要性抽样是一个关键示例。

近年来，异质信息网络的研究受到全球广泛关注，涉及聚类、分类、推荐等多个领域。异质信息网络由不同类型的节点和边构成，具有复杂的结构和丰富的语义信息，能够全面反映系统中的组成对象及其关系。节点相似性度量是实现聚类、推荐等任务的基础。目前，国内外提出多种解决方法，HeteSim算法是典型代表。该算法基于双向随机游走，传统的单节点计算已无法满足其快速计算需求，因此开发适用于集群环境的并行化算法成为重要课题。基于Spark分布式计算框架，研究并实现了HeteSim的并行化算法，主要改进在于基于矩阵乘法的并行化策略，以解决传统算法的内存消耗、网络开销和执行时间长的问题。

数据概括性度量——统计学要点详解 一、引言 在数据分析中，数据的概括性度量是统计学的基础概念之一，帮助理解数据集的基本特征，如集中趋势、离散程度和分布形状等，为进一步分析和建模提供重要参考。 二、集中趋势的度量 集中趋势度量描述数据集中位置的统计量，包括众数、中位数和平均数。 1. 众数- 定义：一组数据中出现次数最多的数值，通常用M表示。- 适用场景：适合数据量较大，特别是分类数据和顺序数据。- 特点：不受极端值影响，可能存在多个众数或无众数。 2. 中位数和分位数- 中位数：按大小顺序排列后位于中间的数值，适用于顺序数据。- 分位数：将数据分成等份，四分位数如下四分位数（QL）和上四分位数（QU）。 三、例题分析 例如，对于数据集{1, 3, 5, 7, 9}，中位数为5；对于数据集{1, 3, 5, 7, 9, 11}，中位数为6。 四、结论 数据的概括性度量帮助深入了解数据特征，是统计分析的基础。

Matlab的显著性数据集和度量标准现已更新至arxiv论文，以方便引用其API及评估指标。该软件包提供数据集的显著性预测及常见评估指标，使用简单，支持Python（2.7，3.4+）及相关软件包管理器。对Matlab的支持为部分指标提供了额外的可选功能。

这个存储库包含FastAP度量学习算法在CVPR 2019年会上的Matlab实现，适用于ResNet-18和ResNet-50模型。数据集包括斯坦福在线产品和店内衣服，以及北大车辆数据集。我们提供经过训练的模型和实验记录，以支持结果的复现。

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效支持。