data transformation

在本例中，矩阵相乘的变换意义通过将M和P相乘，得到的矩阵设为Q。Q的第一行第一列元素为Q(1,1) = 0.1×4000 + 0.3×2000 + 0.15×5800 = 1870。由此可以看出，Q表示了夏季消耗的原材料总成本。从线性变换的角度来看，Q矩阵把以件数为单位的产品空间映射到了以元为单位的成本空间。

第1章 使用软件环境 1.1 CST2011（CST STUDIO SUITE） 1.2 HFSS 13 如果采用其他版本的软件也是可以的，不同版本的相关设置和步骤基本是一样的。 第2章 CST导入HFSS 2.1 图1 原始CST模型结构 此处通过不同视角展示本教程使用的CST模型结构。 图1 原始CST模型结构图 模型为一个微带贴片天线，采用同轴馈电。 2.2 图2 原始CST模型结构导出sat过程 A++

MATLAB 幂律变换代码 ECE1512 数字图像处理及其应用（在机器学习领域）本课程是关于 图像处理 的。该存储库包含我在本课程中的工作。（2019年冬季）即将添加工作。所有的代码都是用 Matlab 编写的。应用了三种 图像增强 技术：（1）对数变换 （2）幂律变换 （3）直方图均衡。对数变换和幂律变换是逐点 图像增强 技术，而直方图均衡化是在空间域中进行图像增强的整体方法。

In this MATLAB code, we perform perspective transformation to locate the markers in a given image. The transformation is achieved by applying the homography matrix, mapping 2D points to their corresponding locations in a perspective view. The MarkerLocator function simplifies the detection and location of markers within an image using geometric transformations, making it easier to implement in computer vision tasks.

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

Apache Spark 是一个开源的数据处理框架，支持分布式数据计算。在 Spark 中，数据通常被以 RDD（弹性分布式数据集） 的形式存储，通过 Transformation（转换）算子 和 Action（行动）算子 进行处理。 Transformation算子 这些算子用于创建新的 RDD，操作是惰性计算，仅在后续 Action 算子调用时执行。1. map(func)：对每个元素应用一个函数，返回应用后的结果集。2. filter(func)：过滤满足条件的元素。3. flatMap(func)：允许每个元素映射到多个输出元素。4. mapPartitions(func)：对每个分区应用一个函数，返回一个迭代器。5. mapPartitionsWithIndex(func)：类似 mapPartitions，增加了分区索引。6. mapWith(func)：对分区中的元素进行处理，接收分区索引的函数。7. flatMapWith(func)：类似 flatMap，包含分区索引。8. mapValues(func)：应用于键值对中值，保持原键。9. flatMapValues(func)：映射每个值到多个输出。10. sample(withReplacement, fraction, seed)：按照比例随机采样。11. union(otherDataset)：返回当前 RDD 与另一个 RDD 的并集。12. intersection(otherDataset)：返回两个 RDD 的交集。13. distinct([numTasks])：去重处理。14. groupByKey([numTasks])：对键值对的值进行分组。 Action算子 通过触发实际计算并返回最终结果。1. reduce(func)：合并 RDD 中的元素。2. collect()：将 RDD 中的元素拉回到本地。3. count()：计算 RDD 中的元素数量。4. first()：返回第一个元素。5. take(n)：获取前 n 个元素。6. takeSample(withReplacement, n, seed)：返回一个随机采样。7. takeOrdered(n, key=None)：返回排序后的前 n 个元素。8. saveAsTextFile(path)：将 RDD 保存到文件。9. saveAsSequenceFile(path)：将 RDD 存储为序列文件。10. saveAsObjectFile(path)：保存为对象文件。11. countByKey()：统计每个键的数量。12. foreach(func)：对每个元素应用一个函数。 以上操作使得 Spark RDD 提供了灵活而强大的数据处理方式。通过合理使用 Transformation 和 Action 算子，可以实现高效的分布式数据处理。

冈萨雷斯数字图像处理(第三版) MATLAB代码中，图3.24展示了直方图均衡的变换函数。在进行直方图均衡后，需要注意其“冲淡”的外观，这将影响最终图像的质量。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

图像 DCT 变换 MATLAB 代码 PSet7 图像压缩 介绍：此问题集中在与图像压缩有关的算法上。 代码结构和运行命令 此问题集中有三个子文件夹。 第1部分：客观保真度标准 在 ./problem1/ 中，有三个 MATLAB 文件： RMSE.m：计算两个图像的均方根误差。 SQAR_SNR：计算两个图像的信噪比平方根。 part1.m：主程序，使用统一量化和 IGS 量化来压缩同一张图像并量化上述两个指标。在 MATLAB 命令窗口中，运行 part1.m 的命令，结果将显示在命令窗口中，并输出两个图像。 第2部分：图像熵 在 ./problem2/ 中，有两个 MATLAB 文件： EntropySelf.m：计算一张图片的熵值。 part2.m：主程序，计算两个图像的熵。按照 part2.m 的命令运行，结果将显示在命令窗口中。 第3部分：转换编码 在 ./problem3/ 中，有四个 MATLAB 文件： RMSE.m：MATLAB 函数...

本书探讨Web资源分析的方法和技术，深入挖掘超链接、内容以及用户数据，揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。