加权挖掘

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加权负关联规则挖掘
针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题,该研究引入了负关联的理论,并提出了新的算法。
基于加权不确定图数据的高效紧密子图挖掘算法
研究不确定图数据中的紧密子图挖掘问题,利用加权不确定图模型,以子图期望密度和顶点期望度数度量紧密程度。算法基于贪心迭代,优化执行过程,保证结果达到2近似比,并且确保高效率和正确性。研究还证明了带顶点限制的紧密子图挖掘问题的NP难度,该算法相比其他方法更快速高效。
MATLAB开发生成加权直方图
Histwc是一个简单而实用的工具,用于构建加权直方图。
基于视觉模式挖掘与加权排序检索的商标识别方法(2015年)
为了在自然条件下识别图像中的商标,提出了一种结合加权排序检索和视觉模式挖掘的新算法。首先通过特征点相似度的加权排序进行初步识别,然后建立特征点对的空间关系模型,并利用数据挖掘方法对视觉模式进行匹配,以消除误匹配结果,最终实现了对商标的准确识别。实验结果显示,该算法在FlickrLogos数据集上表现出色,具有较高的查准率和查全率。
加权平均成绩的 S3 方法
为 S3 类 studentS3 创建 mean 泛型函数,计算加权平均成绩。函数接收一个 studentS3 对象,返回加权平均分。
Matlab中的反距离加权插值方法
这篇文章介绍了在Matlab中使用的反距离加权插值方法,重点控制了权重在30以下的应用技巧。
加权方向中值滤波器去除随机值脉冲噪声
基于加权方向中值滤波器的随机值脉冲噪声去除算法及MATLAB实现。
计算不透水面加权平均中心的Matlab代码
这是用Matlab编写的代码,用于计算不透水面的加权平均中心,帮助分析城市扩张强度、方向和分布情况。如果您在使用过程中遇到错误或bug,欢迎随时交流。如果代码无法运行,您可以根据需要进行调试,这一过程非常简单。
ewnanmean(inputMat,​exponent,dim)函数计算矩阵的指数加权nanmean
如果指数大于0,则加权较低索引上的值更重;如果指数小于0,则加权较高索引上的值更重。当指数等于0时,此函数是nanmean的较慢版本。输入参数:inputMat - 待处理的矩阵;exponent - 指数加权的程度,默认为2;dim - 求平均值的维度,默认为第一个维度。输出:返回在不考虑NaN值的情况下的平均值。
WOLA加权叠加滤波器组算法及其Matlab应用
加权叠加滤波器组在助听器技术中具有广泛应用,它是一种声音信号频域处理的特殊滤波器结构,以其简单实现、低复杂度、低延迟和低功耗而著称。随着技术的进步,其在提升声音处理效能方面发挥着重要作用。