高维特征空间

在图像数据挖掘中，高维图像特征数据通常会增加数据处理的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于概念格的图像特征降维算法。该算法通过将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，并对背景的概念格进行属性约简，以有效降低数据维度。实验结果表明，这种降维方法不仅有效，而且比传统的主成分分析方法具有显著优势。

这篇文章基于Matlab，介绍了对二维特征数据的分类方法。作者通过实现对两类图片的分类，探讨了在实际应用中的简单应用。

DSL：基于多维特征密集稀疏标记的显著性检测算法实现 本代码库提供了论文 “具有显着性检测的多维特征的密集和稀疏标记” [1] 中提出的 DSL 算法的实现。 系统要求 64位 Ubuntu 14.04 或 64位 Windows 8.1 操作系统 MatConvNet (需编译) [2]，支持 CUDA 7.5 和 cuDNN v3 CUDA 7.5 (可选，GPU加速) cuDNN v3 (可选，GPU加速) 使用方法 下载并编译 MatConvNet [2]. 下载模型文件 (必需) 以及现有数据集上生成的显著性图 (可选). 运行代码. 引用 使用此代码，请引用 [1]. 参考文献 [1] 论文标题 [2] MatConvNet: CNNs for MATLAB

利用空间聚类（CLARANS）方法分析动力场（涡度、散度、垂直速度）分布特征，发现MCS发展和东移的动力学条件：西侧强辐合中心、垂直上升中心和向东正涡度平流。

针对112Gb/s PM-(D)QPSK系统，特别是具有2.5GHz最大频偏的典型激光器，存在 |△f-f_e|=π/2 或 |f-f_e|=Rs/4 的情况。此时，若能判断频偏估值是否错误，则可利用此规律直接获得正确频偏估值，并将其作为G-PADE的初始设置值。 判断频偏估值正确与否可通过BER轻松实现，因为正确和错误的估值对应着截然不同的BER：一个接近0.5，另一个略大于0。因此，无论初始真实频偏为何值，G-PADE的初始化问题都能得到解决。方法如下： G-PADE开始工作前，利用四次方法对一段符号进行频偏估计，同时监测该段符号的BER。 通过BER判断估值是否收敛正确。 若正确，则将该段符号的频偏估值作为G-PADE的初始设置频偏值；若错误，则根据 |f-f_e|=Rs/4 计算出正确频偏值，并将其作为G-PADE的初始设置频偏值。 仿真结果表明，数据块长度为1000时，四次方频偏估计算法在不同频偏下的最大可能初始化误差基本相同，平均为0.135GHz。负频偏情况下的结果也基本一致。这表明，当四次方频偏估计算法的数据块长度确定时，无论频偏多大，其用于G-PADE初始化的最大可能误差基本保持不变。数据块长度为1000时，最大误差小于0.2GHz，满足要求。因此，前述方法可行地用于G-PADE的初始化。

表4.7 总结了在高维数据挖掘中特征选择方法vV算法中问变量的取值范围。这些变量的理论和实测范围包括定点设计属性输入符号的实部和虚部，以及幅度。具体包括(-2, +2)和(-16, +16)的幅度。此外，还涵盖了一组符号四次方后的求和结果，以及该结果的幅度(-128, +128)。各组符号的相位调整在(+1, +4)之间，确保输出符号的相位偏估计结果精确有效。

针对高维数据的特性，即变量数远多于样本数，并且数据呈现异质性，基于众数回归分析和变量选择降维技术，提出了一种创新的特征选择方法。该方法利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法，提供了估计算法和最优调节参数的选取策略。通过模拟数据实验分析显示，该方法在非正态误差分布情况下，比传统的基于最小二乘和中位数的正则化估计方法具有更高的预测能力和稳健性。

利用图像金字塔捕获不同尺度的特征 在金字塔层级提取SIFT局部特征 按空间区域聚合特征形成特征表示 构建空间金字塔模型，表示特征在不同空间位置上的分布

除常规三维图形外，MATLAB还能绘制三维形式的特殊图形，例如三维条形图、三维杆图、三维饼图以及三维填充图等。 三维条形图 bar3 函数用于绘制三维条形图，其常用格式如下： bar3(y) bar3(x,y)

这是在Matlab上实现的迭代解码与维特比解码比较分析，算法非常出色，与大家分享。