Advertisement

通过采用假最近邻方法，确定最小嵌入维数。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
从输出过程中获得的图形清晰地呈现了嵌入维度假邻居所占的比例。为了验证其性能，该代码程序分别利用了 Lorenz、Rossler 和 Henon 三种时间序列进行了测试。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 最小嵌入维数的确定：运用假最近邻法在MATLAB中寻找最小嵌入维数。
    优质
    本研究介绍了一种基于假最近邻法的算法，用于通过MATLAB软件计算时间序列数据的最小嵌入维度，以揭示复杂系统的动力学特性。 输出中的图形展示了具有嵌入维度的假邻居的百分比。代码已经通过Lorenz、Rossler和Henon时间序列进行了测试。
     
  • 改良版虚假邻近点法选择嵌入维数
    优质
    本文介绍了改良版虚假邻近点法在时间序列数据分析中的应用，提出了一种优化算法用于精确选择相空间重构所需的嵌入维数。 Cao法是对FNN方法的改进，用于求解相空间重构中的嵌入维数。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
    优质
    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 通过FPE最小值确定最优阶数P
    优质
    本文探讨了利用FPE准则来寻找自回归模型中最优阶数P的方法，并详细分析了该方法的应用及有效性。 在MATLAB实验中，利用FPE的最小值来确定最佳阶数P。这一方法与L-D算法和AR模型类似。
     
  • 利用互信息法求解最小嵌入维数（MATLAB）
    优质
    本简介介绍一种基于互信息法计算时间序列最小嵌入维数的方法，并提供相应的MATLAB实现代码。通过优化嵌入维度来更好地重构相空间，从而更准确地分析动力学系统特性。 互信息法求最小嵌入维数的工具可以直接使用下载的数据进行计算。
     
  • 用cao法计算最小嵌入维的程序
    优质
    简介：本程序采用CAO方法计算时间序列数据的最小嵌入维度，适用于混沌理论分析和预测，提供高效准确的数据处理能力。 cao_m.m----主程序, 使用cao法求解最小嵌入维数的程序。 reconstitution.m---------子程序, 用于相空间重构的程序。
     
  • 用cao法计算最小嵌入维的程序
    优质
    本程序采用CAO方法精确计算时间序列数据的最小嵌入维度，适用于混沌理论分析与预测。 求最小嵌入维的cao法程序可以运行。
     
  • GP算法寻求最优嵌入维数
    优质
    本文探讨了利用GP（遗传编程）算法在时间序列分析中寻找最优嵌入维数的方法，通过优化过程提升数据分析准确性。 在机器学习与数据分析领域里，GP（高斯过程）算法是一种强大的概率模型，它提供了一种非参数框架来解决回归、分类以及优化问题。本段落将深入探讨如何运用GP算法寻找最佳嵌入维数，在处理高维度数据和复杂系统建模中具有重要意义。 所谓嵌入维数是指将低维流形或结构映射到更高维度空间的尺寸，目的是更好地理解和分析数据。在许多实际应用中，可能存在隐藏于数据中的低维结构，并希望通过找到这一最佳嵌入维数来简化问题的同时保留主要特征信息。GP方法可以用于估计这种嵌入维数，因为它能够捕捉全局和局部的数据特性并给出不确定性评估。 高斯过程算法的核心在于定义一个随机变量集合，在这个过程中每个输入点对应于一个这样的变量；所有这些变量整体上遵循联合高斯分布。通过选择适当的核函数（或协方差函数），GP可以表达不同输入之间的依赖关系，从而建立数据间的非线性联系。在寻找最佳嵌入维数时，可以通过观察不同维度下GP模型的性能指标如预测精度、后验概率分布特性等来实现。 关联维数是分形几何中的一个重要概念，在混沌理论中有广泛应用，用来量化复杂系统的行为和结构特征。它表示描述整个系统的独立坐标数量。在运用GP方法寻找最佳嵌入维数时，可以通过计算不同维度下模型的性能指标，并观察关联维数值的变化趋势来确定最优解决方案。 应用GP算法通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据、去除异常值并进行标准化或归一化操作。 2. 选择核函数：根据问题特性选取合适的高斯核或其他类型的核，以决定模型的灵活性和复杂度。 3. 训练模型：使用最大后验概率（MAP）或变分推理等方法拟合数据来估计参数值。 4. 评估嵌入维数：通过比较不同维度下预测误差、模型复杂性等性能指标确定最佳选择，也可以借助关联维数值的计算结果进行判断。 5. 验证与优化：利用交叉验证或其他独立测试集检验模型效果，并调整超参数以达到最优状态。 综上所述，GP算法为解决寻找最佳嵌入维数问题提供了一种强大且灵活的方法。结合使用关联维数的概念可以有效地揭示复杂数据中的内在结构特征。通过理解和应用这些技术，数据分析专家能够在处理高维度数据时获得更深层次的洞察力，并优化模型性能和决策制定过程。
     
  • 基于MATLAB的最近邻分类方法实现
    优质
    本简介介绍了一种使用MATLAB编程语言实现的最近邻分类算法。通过详细解释算法原理及其在MATLAB中的具体应用，为数据分析和模式识别提供了有效的解决方案。 最简单的模式识别分类器是基于最小邻域的分类方法，该方法具有快速的分类速度，在处理小样本数据集时能取得较高的识别率。在使用MATLAB进行实现时，这种算法特别有效。
     
  • 利用Python通过最邻近插值和双线性插值算法实现二维图像的旋转
    优质
    本项目采用Python编程语言，运用最邻近插值与双线性插值技术，高效实现二维图像的任意角度旋转处理。 使用Python对二维图像采用最邻近插值和双线性插值算法实现旋转。