类直径

类直径的定义与计算方法 对于包含 j-i+1 个样本的类别 G，其均值向量表示为： 假设有序样本为 x(1), x(2), ..., x(n)，这些样本可以按大小排序，也可以按时间顺序排列。 用 D(i,j) 表示该类的直径，常用的直径计算方法包括： 欧氏距离: D(i,j) = max ||x(k) - x(l)|| , i ≤ k, l ≤ j 其中，||x(k) - x(l)|| 表示样本 x(k) 和 x(l) 之间的欧氏距离。 单变量情况下的直径: 当样本是单变量时，可以使用以下公式定义直径： D(i,j) = x(j) - x(i) 其中，x(j) 和 x(i) 分别表示类别 G 中最大和最小的样本值。 离差平方和: D(i,j) = Σ(x(k) - x̄)^2 , i ≤ k ≤ j 其中，x̄ 表示类别 G 的均值。 Fisher 最优求解法: Fisher 最优求解法是一种用于寻找最佳分割点的方法，它可以用于定义类的直径。

这段代码可以从SEM图像中提取纤维的直径分布数据。所有长度单位均以微米为单位。该代码会生成一个excel文件，其中包含所有测量的纤维直径。 使用该代码，您唯一需要设置的参数是图像的空间分辨率。要计算空间分辨率，请将图像的实际高度除以图像以像素为单位的高度。例如，如果图像的高度为 1000 像素，实际高度为 100 微米，则空间分辨率为每个像素 0.1 微米。 如果您在您的研究中使用了此代码，请引用以下论文： Rabbani, A. & Salehi, S. (2017). 地层动态建模损伤理论和泥饼沉积，采用过滤理论并结合 SEM 图像处理。天然气科学与工程杂志，42, 157-168. Ezeakacha, CP, Rabbani, A., Salehi, S. & Ghalambor, A. (2018年2月). 综合图像处理和计算技术来表征地层损害

NpgsqlCommand 类用于表示要对 PostgreSQL 数据库执行的 SQL 语句或函数（存储过程）。 该类不能被继承。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

SQL助手类主要涵盖了对SQL Server常用操作方法的实现。

数据结构作为计算机组织和存储数据的基石，其涵盖了数据的逻辑结构、物理结构以及相关操作。合理选择数据结构能够显著影响程序的运行效率、代码可读性和维护难度。数组、链表、栈、队列、树、图等都是常用的数据结构。 算法则是指解决特定问题的一系列步骤，它详细描述了对数据进行运算和操作的过程。算法的设计和选择直接关系到程序的性能，因此在实际应用中需要关注时间复杂度和空间复杂度等因素。 数据结构与算法在实践中密不可分。深入理解和应用数据结构，以及学习和研究算法，能够帮助开发者更有效地解决实际问题，提升编程能力。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

单连接（最短距离）：计算所有对象对之间最短距离的和。完全连接（最长距离）：计算所有对象对之间最长距离的和。平均连接（平均距离）：计算所有对象对之间距离的平均值。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

一个便捷高效的ADO封装类