邻域重构

此代码提供了Matlab实现的论文“通过最佳邻域重构的高光谱波段选择”，刊载于IEEE地球科学与遥感事务（T-GRS），DOI：10.1109/TGRS.2020.2987955。demo.m展示了一种简单直接的方法来运行ONR算法，评估.m提供了易于扩展的代码框架，以评估不同数据集上的不同波段选择方法。运行评估.m可获得分类精度曲线。为了成功运行评估.m，需首先安装适用于Matlab的Libsvm。另外，如果要在印度松树之外的数据集上评估算法，还需提前下载相应数据集。Libsvm链接：高光谱图像数据集链接：印度松树数据集、帕维亚大学数据集、盐沼数据集、KSC数据集、博茨瓦纳数据集。如果使用我们的代码，请引用我们的论文。希望您能从我们的代码中获益。

Matlab编程-8邻域算法。简单的函数实现。

使用此代码直接将重构数据粘贴到 Matlab 中并运行，即可完成相空间重构。重构后可继续进行其他分析。

Purchasing.VendorAddress是一个交叉引用表，用于映射供应商及其多个地址，包括开票地址和发货地址。HumanResources.Department包含Adventure Works Cycles公司中的各个部门。

Matlab中的邻域均值滤波技术涵盖了两种处理边界情况的方法：边界处理时限制在图像内部和超出边界时用0填充处理。

定义了一个数据访问类对象，并初始化密码和数据库连接。根据用户输入的用户名进行查询，判断是否存在该用户。如果存在，则获取用户密码和权限信息。根据密码验证用户身份，若验证通过则显示主窗口并关闭登录窗口。

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

冗余处理 冗余定义：数据库中存在重复的数据。 消除冗余方法：通过规范化设计，创建主从表关系，避免重复存储数据。

特征选择作为模式识别、机器学习和数据挖掘的关键预处理步骤，其重要性不言而喻。邻域作为分类学习中的核心概念，能够有效区分决策不同的样本。我们提出一种新的邻域辨别力指数，用于量化邻域关系中的差异信息，进而反映特征子集的区分能力。区别于传统的基于邻域相似度的方法，该指数直接利用邻域关系的基数进行计算。为了全面捕捉多个特征子集组合带来的区分信息变化，我们进一步扩展了辨别力指数，引入了联合辨别力指数、条件辨别力指数以及互信息辨别力指数。这些扩展指标与香农熵及其变体具有相似的性质。针对实值数据的分析，我们在辨别力指数中引入了一个名为“邻域半径”的参数。基于提出的辨别力指数，我们定义了候选特征的显著性度量，并设计了一种贪婪特征选择算法。实验结果表明，基于辨别力指数的算法相较于其他经典算法，取得了更优的性能。

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。