度量理论

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

该工具可生成复杂度度量。

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

决策树的构建过程中，属性选择至关重要。信息增益和Gini系数是两种常用的属性选择指标。信息增益，作为决策树常用的分支准则，通过计算属性划分前后信息熵的变化，选择信息增益最大的属性进行节点划分。Gini系数则用于度量数据集的纯度，其值越小，数据集纯度越高。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

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。