feature weighting

MATLAB开发 - 特征向量选择。基于特征向量中心的MATLAB特征选择 - 2016年更新。

根据提供的文件信息，将围绕SQL Server 2005这一主题进行深入探讨，解析其主要功能、特性以及应用场景，并简要介绍与之相关的数据库管理技术。虽然提供的链接指向了一个百度网盘资源，但将重点放在对SQL Server 2005软件本身特性的介绍上。 SQL Server 2005简介 SQL Server 2005是微软公司推出的一款企业级关系型数据库管理系统，它是SQL Server系列中的一个重要版本，于2005年发布。相较于早期版本，SQL Server 2005在安全性、可扩展性、易用性和性能方面都有了显著提升，能够更好地满足企业级应用的需求。该版本支持Windows操作系统，并广泛应用于各种业务场景中，包括财务管理、人力资源管理、库存管理等。 主要特点 1. 安全性增强 SQL Server 2005提供了更为强大的安全机制，如改进的身份验证模式、更灵活的权限管理、数据加密等功能，有效提升了系统的整体安全性。 2. 性能优化 通过引入新的存储引擎和查询优化器，SQL Server 2005在处理大量数据时能够实现更快的数据读写速度和更高的查询效率，这对于需要频繁访问大量数据的应用尤其重要。 3. 易用性提高 为了降低学习和使用的门槛，SQL Server 2005在用户界面设计上进行了优化，同时增加了许多实用工具，如集成开发环境（SQL Server Management Studio）等，使得数据库管理变得更加直观和高效。 4. 扩展性加强 该版本支持更多的硬件平台，可以轻松地将数据库部署到高性能服务器上；此外，还支持横向扩展，即可以通过增加服务器数量来分散负载，进一步提升系统处理能力。 应用场景 财务系统：用于管理企业的资金流、成本核算等。 人力资源管理系统：记录员工信息、考勤记录、薪资计算等功能。 客户关系管理系统(CRM)：帮助企业维护与客户之间的良好关系，提供个性化服务。 供应链管理系统(SCM)：实现对供应商、生产过程及物流配送等方面的全面控制。 技术细节 存储引擎 SQL Server 2005采用了新的存储引擎，能够更有效地管理和检索数据。它支持多种数据类型，包括数字、字符、日期时间以及二进制数据等，并且可以在表中定义主键、外键等约束。

VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) is an extension of the Bag of Words (BoW) model. This function computes VLAD descriptors using information such as visual words and image descriptors. The size of the visual words matrix is determined by no_of_words x no_of_dimensions_of_descriptors, where the number of dimensions depends on the descriptor used (e.g., SIFT has 128 dimensions, and SURF has 64). The imageDescriptors matrix has a size of no_of_descriptors_detected x no_of_dimensions_of_descriptors (as mentioned above).

MATLAB提取文件要素代码通过编程语言和答案投票对StackOverflow问答进行聚类。本回购包含我对Coursera课程作业的解决方案。结果显示，k均值聚类进行了44次迭代以收敛，共有45个集群：中位数投票（答案）主导语言（%）和问题数量如下：0 MATLAB（100.0%）3725，1 CSS（100.0%）113598，1 Groovy（100.0%）2729，1 C#（100.0%）361835，1 Ruby（100.0%）54727，1 PHP（100.0%）315734，1 Objective-C（100.0%）94617，1 Java（100.0%）383473，1 JavaScript（100.0%）365647，2 Perl（100.0%）19229，2 MATLAB（100.0%）10656，2 C++（100.0%）181268，2 Scala（100.0%）12472，2 Clojure（100.0%）3324，2 Python（100.0%）174573，4 Haskell（100.0%）10362，9。

人脸图像特征提取 MATLAB 代码 - ML_internship_projects：您好，我叫 Kulendu Kashyap Chakraborty，目前是古瓦哈提 GIMT 大学一年级 CSE 本科生。我是 Cosmic Skills 的暑期实习生，参加机器学习课程。这是一个很棒的课程，因此，在项目完成后，现在是提交项目的时间。对于项目，我在将代码文件转换为 .rar 格式时遇到问题，因此我决定创建此存储库并在邮件中共享连续项目的链接。项目清单： 1. 项目名称：字符识别项目 项目目的：该项目的目的是开发一种将图像作为输入并从中提取字符（字母、数字、符号）的工具。图像可以是手写文档或打印文档。它可以用作打印记录中数据输入的一种形式。开发工具：该项目基于机器学习，我们可以提供许多数据集作为软件工具的输入，这些数据将被机器识别并从中获取相似的模式。我们可以将 MATLAB 或 Octave 用作此产品的构建工具，但建议 Octave 处于初始状态，因为它免费且易于使用。项目输出图像：结论：该项目完成了字符分类和图像处理技术的学习。

一种比 SIFT 算子更有效的特征检测算子，能够匹配更多的点数，提升了图像匹配的准确性和鲁棒性。该方法通过引入额外的视角变换，能够在更广泛的条件下进行匹配，尤其适用于不同视角下的图像比对。

Scikit-feature 是由亚利桑那州立大学数据挖掘和机器学习实验室开发的 Python 开放源代码库（GNU通用公共许可证v2.0）。该库为特征选择提供了广泛的支持，是一个集成研究、比较、评估的应用平台。其核心目的是共享在特征选择领域广泛使用的算法，方便研究人员和从业人员对新算法进行实证评估。\ 由于项目开发的暂时停止和 scikit-learn 的更新，库中的一些模块可能已贬值。若恢复更新，开发者将会评估是否将此分叉项目重新集成到原始项目中。\ 分叉的项目信息：项目站点\ 原始 scikit-feature 项目信息：项目站点\ 文档链接

K-means algorithm has long been a staple in machine learning and data mining fields, primarily for its effectiveness in clustering large-scale datasets. However, traditional K-means clustering doesn't inherently distinguish the varying discriminative power of features in data. To address this, the paper proposes an innovative clustering framework incorporating L2-norm regularization on feature weights, thereby enhancing clustering outcomes. This new approach builds on the Weighted K-means (W-K-means) algorithm by applying L2-norm regularization to feature weights, effectively balancing feature importance. For numerical datasets, this framework introduces the l2-Wkmeans algorithm, which uses conventional means as cluster centers. For categorical datasets, two variations—l2-NOF (Non-numeric features based on different smoothing modes) and l2-NDM (Non-numeric features based on distance metrics)—are proposed. The essence of these methods lies in their updated clustering objective function and derived update rules for cluster centers, membership matrices, and feature weights. Extensive experiments demonstrate the superior performance of the proposed algorithms on both numerical and categorical datasets. These methods exhibit advantages such as improved clustering accuracy, robustness to noisy data, and adaptability to high-dimensional data environments. This signifies that incorporating L2-norm regularization for feature weighting substantially enhances the clustering quality of K-means, especially for complex, high-dimensional datasets. Additionally, the study discusses the impact of regularization parameters on clustering performance, offering practical insights for tuning these parameters to optimize clustering results. This guidance allows users to select the appropriate regularization intensity based on task-specific and data-related characteristics. The research provides a fresh perspective on improving the K-means clustering algorithm by emphasizing feature importance through L2-norm regularization, enhancing both clustering power and generalizability. This method is valuable for large-scale datasets and scenarios that require nuanced feature differentiation, representing a significant step forward in clustering quality and advancing related research fields.