多视图分解

MongoDB是一种分布式文档数据库，广泛应用于处理和存储结构化与半结构化的数据。在企业级应用中，BOM（Bill of Materials）表格至关重要，详细记录了产品构成的各个组件及其层次关系。BOM转换是根据不同业务需求，将BOM数据在不同视图之间转换的过程。将深入探讨如何利用MongoDB和Java实现BOM表的多视图转换，包括设计合适的MongoDB集合和文档结构，以及使用MongoDB Java驱动程序执行数据读取、转换逻辑定义和性能优化的步骤。

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

瓦希德·诺鲁兹（Vahid Noroozi），萨拉·巴哈迪尼（Sara Bahaadini），雷铮，谢思宏，邵伟祥，余飞飞， IEEE大数据，arXiv CCA通过多模态生成对抗学习提炼产品标题张建国，邹鹏程，赵立，姚瑶，刘烨，潘秀明，龚宇，余飞飞， NIPS研讨会，arXiv ：甘民意调查具有多视图数据的特征选择：一项调查张R，聂芬芳，李力，魏伟-信息融合，2018 （）多视角学习调查常旭，陶大成，徐旭，arXiv：多视图表示学习研究李应明;杨明;张忠飞，1809年多视图数据分析的学习表示形式：模型和应用丁正明丁汉东赵云富光谱聚类单一检视稳健而高效的多路谱聚类， Anil Damle，Victor Minden，arXiv： ICML 2018，动态网络的快速近似光谱聚类-Lionel Martin，Andreas Loukas，Pierre Vandergheynst，arXiv：通过频谱分析进行有效内核选择李健，刘勇，林海伦，岳银良，王卫平（PDF |详细信息）超

这是Neurocomputing 2020中介绍的MCIIF模型的Matlab源代码，通过视图间和视图内低秩融合实现多视图聚类。使用Matlab R2016a运行run.m来执行代码，其中mciif.m打包了我们的MCIIF模型。此外，我们还提供了code_coregspectral，这是作者发布的Coregularized多视图光谱聚类（NIPS 2011）软件包。代码通过详细的注释进行了解释，数据见“dts_bbc4view.mat”和“dts_WikipediaArticles.mat”。如果您觉得本代码对您有帮助，请引用：@article{liang2020robust, title={Robust multi-view clustering via inter-and-intra-view low rank fusion}, author={Liang, Yuchen and Pan, Yan and Lai, Hanjiang and Yin, Jian}, journal={Neurocomputing}, volume={385}, pages

利用Matlab进行开发时，可以使用多信号小波变换分解来实现特征提取。小波变换技术能有效地从复杂信号中提取有用的特征信息。

创建视图 IS_S2，其中包含信息系学生选修 1 号课程且成绩在 90 分及以上的学号、姓名和成绩。 CREATE VIEW IS_S2 ASSELECT Sno，Sname，GradeFROM IS_S1WHERE Grade >= 90;

MV-LEAP基于多视图学习的数据增殖器，处理Olfa Graa创建的高度不平衡的类，以促进分类任务。详细信息请查阅。该框架已在2019年神经科学方法杂志上发表。MV-LEAP包括两个关键步骤：解决训练数据不平衡的问题，提出基于流形学习的增殖器；解决多视图数据异质性学习的问题，提出利用张量规范相关分析的多视图流形数据对齐方法，将原始和增殖视图映射到共享子空间中以对齐目标分类任务的分布。MV-LEAP源代码已在Matlab R存储库中发布，用于模拟异构多视图数据集的训练和测试。

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

命令语法：drop view 视图名称 示例：drop view cs_cno_1

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。