算法模型

MATLAB 的初等基础模型对学习算法重要，尤其是对新手来说，它了构建更复杂算法的基础。你可以通过它学习基本的线性代数运算、数值积分、微分，以及如何使用 MATLAB 的内置函数来进行数据可视化。比如，想做线性方程组求解？直接用mldivide()，它超简单。另外，ode45()函数也挺实用，尤其适合常微分方程，速度蛮快的。你还可以用fminunc()来优化你的算法，最小化问题。要是你需要并行计算，MATLAB 的 Parallel Computing Toolbox 能帮你把计算速度提升不少。，熟练掌握这些基础功能，能你在后续的科研、工程项目中游刃有余。如果你能多做练习，将它们灵活运用，MA

79 页的运输问题脚本，内容量大到离谱，脚本写得还挺有条理，尤其适合搞优化算法或者物流建模的朋友。你要是正在用 MATLAB 搞运输模型，那这份脚本拿来改一改，直接能用，省不少事。 运输模型的求解流程写得比较细，像西北角法、最小成本法、MODI 法这些常见算法都有脚本实现，而且变量命名还挺规范的，看起来不会脑壳疼。 文件分成几个模块，有读入数据、初始化、算法主循环，还有结果输出这些，结构清晰，不是那种堆一坨的大杂烩。比如你可以直接用xlsread读取运输矩阵，后面再用逻辑判断分配货物，响应也快。 脚本还考虑了一些边界情况，比如供需不平衡的，补零也写好了，适配性还不错。如果你平时要跑多组数据建模

基于 GVF 的 snake 算法模型是图像里的一个老牌好用的利器，适合做轮廓提取、边缘检测这些活儿。原始的 snake 模型其实挺聪明，靠能量最小化去找边缘，但对噪声和初始位置有点挑。GVF（引导场）就是给它加了个“智能导航”，能让曲线更稳更准地贴着边缘走，尤其在细节多或边缘模糊的图像上表现更亮眼。 在 MATLAB 里搞这个还挺顺手的，梯度计算可以用imgradient，GVF 场构建+高斯滤波用gradient和imgaussfilt就行，整体思路也比较清晰。初始化 snake 的时候，手动点点或者写点逻辑自动生成都能行，之后就是能量函数和迭代收敛了。 资源包gvf_v5_1611730

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

狼群算法的优化思路挺有意思的，它其实是模仿狼群狩猎时候的行为，像是怎么围攻猎物、怎么协作搜索啥的。用来全局优化问题还挺合适，尤其多峰、多变量的场景比较吃香。你如果之前玩过 PSO、遗传算法，那这个你会觉得挺熟悉，但逻辑上更灵活一些。

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

MATLAB 程序实现交互式多模型算法，包含基本模型 ca 和 cv。

聚类方法已渗透到模式识别、数据分析、图像处理、市场研究等多个领域，并在量化投资和互联网金融中扮演着日益重要的角色。以股票市场为例，通过聚类分析，可以洞悉不同类别股票的升值潜力，而在投资产品领域，聚类分析则有助于评估各类产品的投资回报率。 作为数据挖掘的重要组成部分，聚类分析能够独立地揭示数据分布规律，观察每个簇的特征，并针对特定簇进行深入分析。此外，它还可以作为其他算法的预处理步骤，有效降低计算量，提升分析效率。 在量化投资中，聚类分析的主要应用在于对投资标的进行分类，从而确定最佳投资类别。

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

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