内维数

基于Matlab的内维数估计技术实现。

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

Matlab开发：全面的Higuchi分形维数算法。提供了Higuchi分形维数的完整Matlab代码。

讨论了洛伦兹吸引子的相关维数在Matlab开发中的应用。

这份Matlab源代码用于计算图像及其他信号的盒维数。它支持1D、2D和3D信号的计算。用户可以通过demo快速了解其使用方法。

C_CMethod.m：延迟时间与嵌入维数的影响 C_CMethod.m 文件涉及到时间序列分析中的两个关键参数：延迟时间和嵌入维数。这两个参数的选择对分析结果的准确性至关重要。 延迟时间是指在构建时间序列的嵌入向量时，相邻数据点之间的时间间隔。合适的延迟时间可以捕捉到时间序列中的非线性动力学特征，而过大或过小的延迟时间则可能导致信息丢失或冗余。 嵌入维数是指嵌入向量的维度，它决定了时间序列在相空间中的表示复杂度。合适的嵌入维数可以充分展开时间序列的动力学特征，而过高或过低的维数则可能导致过拟合或欠拟合。 C_CMethod.m 文件可能包含了用于确定最佳延迟时间和嵌入维数的算法或函数，例如互信息法或虚假近邻法。通过分析时间序列数据，可以找到最佳参数组合，从而更准确地揭示时间序列的动力学特性。

该算法利用半方差技术计算ROI图像的分形维数，用于评估图像中纹理图案的方向性。水平和垂直方向的半方差分别定义为在所有像素N上的像素强度之和，分形维数通过半方差对数图的线性斜率计算得出。

这份内部学习资料源于达内大数据课程的Spark模块，结构清晰易懂，分为Scala快速入门和Spark快速上手两部分，助力你快速掌握Spark核心技能。

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