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RSA_matlab代码-RSA_tutorial:代表性相似性分析教程

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简介:
本项目提供了一个详细的MATLAB教程,用于执行代表性相似性分析(RSA),包括示例数据和代码,适合初学者快速上手。 RSA与Matlab代码代表性相似性分析教程由吴宗万(成均馆大学)编写。 您可以下载幻灯片PDF文件。为了运行Matlab脚本tutorial_main.mlx或tutorial_main.m,您需要在计算机中安装以下工具: - Matlab (版本大于2016) - Matlab统计和机器学习工具箱 代码及结果可以在tutorial_main.html或tutorial_main.pdf查看。该脚本已在使用MacOS Catalina的R2021a版Matlab上进行了测试。 数据集摘自Woo等人,2014年的《Nat Commun》文章,您可以下载纸质PDF文件。 - 参与人数:N = 59 - 任务类型: - 身体痛苦(热量和温度条件) - 社交痛苦(拒绝和朋友状况) 分析计划包括以下步骤: 第一步:为每个参与者及四个兴趣区域(aINS,dACC,S2 dpINS,TPJ)计算RDM。

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客服
客服
  • RSA_matlab-RSA_tutorial
    优质
    本项目提供了一个详细的MATLAB教程,用于执行代表性相似性分析(RSA),包括示例数据和代码,适合初学者快速上手。 RSA与Matlab代码代表性相似性分析教程由吴宗万(成均馆大学)编写。 您可以下载幻灯片PDF文件。为了运行Matlab脚本tutorial_main.mlx或tutorial_main.m,您需要在计算机中安装以下工具: - Matlab (版本大于2016) - Matlab统计和机器学习工具箱 代码及结果可以在tutorial_main.html或tutorial_main.pdf查看。该脚本已在使用MacOS Catalina的R2021a版Matlab上进行了测试。 数据集摘自Woo等人,2014年的《Nat Commun》文章,您可以下载纸质PDF文件。 - 参与人数:N = 59 - 任务类型: - 身体痛苦(热量和温度条件) - 社交痛苦(拒绝和朋友状况) 分析计划包括以下步骤: 第一步:为每个参与者及四个兴趣区域(aINS,dACC,S2 dpINS,TPJ)计算RDM。
  • 检测
    优质
    代码相似性检测是指利用软件工具和技术来识别不同源代码文件之间的相似度或抄袭情况的过程。这种方法有助于维护版权和促进原创性开发。 简单的代码相似度检测可以通过Java编写实现。算法步骤如下:S1:剔除程序中的所有注释、空行和空格;S2:删除程序中所有的变量名和函数名;S3:保留剩下的部分,主要是由关键字构成的字符串作为代码特征串;S4:使用Levenshtein Distance计算两个特征串之间的相似度。
  • MATLAB
    优质
    本代码用于执行MATLAB环境下的数据相关性分析,帮助用户理解变量间的相互关系,并据此做出科学的数据驱动决策。 在MATLAB中编写代码进行相关分析,并通过散点图来检验变量之间的相关性。这通常只需几行简单的代码即可实现。
  • Python文本
    优质
    本项目专注于利用Python进行文本相似度分析,通过自然语言处理技术提取特征并计算文档间的语义距离,适用于内容过滤、推荐系统等领域。 Python爬虫可以用于抓取网页数据,并且结合相似度分析技术来比较两个文本字符串的相似程度。
  • 度比较工具.rar_Code Similarity_kkksc03_度__
    优质
    本资源为一个用于评估和对比不同代码片段之间相似性的实用工具。通过深入分析源码,帮助开发者快速定位重复或类似的代码段,适用于提高软件开发效率及质量控制场景下使用。 比较代码相似度,并提供登录功能以及两步验证等功能。
  • 基于哈希检测系统的源
    优质
    本源代码实现了一种基于哈希表的高效代码相似性检测系统,适用于大规模软件库分析。通过将代码片段转换为特征向量并进行快速匹配来识别高度相似或重复的代码段。 在软件开发过程中确保代码的原创性和避免抄袭非常重要。为此,通常会使用代码相似度检测系统来检查不同代码之间的相似性。“基于哈希表的代码相似度检测系统源代码”提供了一种高效的方法用于识别重复或类似的代码片段。 哈希表是一种数据结构,实现了关联数组的概念,并允许我们以近似恒定的时间复杂度执行插入、查找和删除操作。在进行代码相似性的检查时,通过使用哈希表可以快速定位并比较不同的代码段,从而大大提高检测效率。 1. **哈希函数与关键字映射**:在这种环境下,哈希函数用于将特定的代码片段(如一个完整的函数或类)转换为唯一的哈希值。这些值作为关键字存储在哈希表中。通过精心设计的算法来减少不同输入之间产生冲突的可能性。 2. **解决冲突策略**:尽管理想情况下不同的输入会产生不同的哈希码,但实际操作时仍可能遇到碰撞的情况。处理这类问题的方法包括开放寻址法和链地址法等方法。在代码相似性检测中往往使用链地址法来应对这种情况,并进一步通过比较实际内容判断是否真正具有相似之处。 3. **计算相似度**:哈希表不仅存储了这些独特的标识符,还可能包含有关原始片段的其他信息(如长度、关键词),帮助更准确地评估代码之间的关系。常用的算法包括余弦相似度和Jaccard相似性等。 4. **滑动窗口技术的应用**:为了检测连续的代码段,可以使用滑动窗口方法。通过设定合适的窗口大小并沿整个文件移动该区域来逐步分析每个片段,并将其转换为哈希值存储在表中。 5. **性能优化策略**:可以通过预先处理原始输入(如删除注释、空格和换行符)以仅保留关键语法结构从而提高检测效率。此外,对于大型代码库而言,则可以考虑采用分块方式结合并行计算技术来利用多核处理器的优势加快这一过程的速度。 综上所述,“基于哈希表的代码相似度检测系统源代码”提供了一种高效的方式来查找和比较不同的代码片段,并且能够有效地识别出重复或类似的代码,帮助开发者维护其项目的原创性和质量。
  • MCCA的典型
    优质
    本代码实现MCCA(多视角canonical correlation analysis)算法,用于挖掘不同数据视图间的相关性信息,支持多视角数据分析与集成学习。 典型相关性分析可以直接用MATLAB代码实现,只需输入变量即可。
  • MATLAB与数据
    优质
    本文章探讨了MATLAB在数据处理和分析中的应用,并研究了编写高效MATLAB代码对于提高数据分析效率的重要性。 关联度 MATLAB 代码与数据分析,分析各个因素对于结果的影响程度。
  • 关于两种云的判断
    优质
    本项目旨在开发用于识别和分析两种不同类型云之间相似性的算法与代码。通过图像处理技术,提取并比较不同种类云层的特点,以量化它们之间的相似程度。该工具适用于气象学研究及天气预报模型改进。 余弦相似性测量以及基于距离的相似性测量都是用于评估数据点之间相似性的方法。
  • wavelet.rar_matlab 小波_图谱___
    优质
    本资源提供基于MATLAB的小波相干分析工具包,适用于进行时间序列数据之间的相干性和相依赖性的研究。包含相关代码和示例图谱展示。 已在MATLAB上实现了时间序列的小波相干性分析,并绘制了图谱。