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MATLAB中的层次熵代码

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简介：
本代码实现基于MATLAB的层次熵算法，适用于数据挖掘和机器学习领域中复杂数据集的信息量计算与特征选择。 计算层次熵的MATLAB代码适用于信号处理及故障诊断领域，并且经过调试确认可以使用。

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  • MATLAB中的层次熵代码
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    本代码实现基于MATLAB的层次熵算法，适用于数据挖掘和机器学习领域中复杂数据集的信息量计算与特征选择。 计算层次熵的MATLAB代码适用于信号处理及故障诊断领域，并且经过调试确认可以使用。
     
  • Matlab中的层次聚类代码
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    本段落介绍了一种在MATLAB环境中实现的数据分析技术——层次聚类算法。通过简洁高效的代码示例，帮助用户掌握如何应用该方法对数据进行分组和分类研究。 层次聚类的MATLAB代码需要使用字符串格式的数据，并且数据类型必须一致以确保计算准确性和数据可用性。这样的处理方式简单实用，能够提高数据分析的质量。
     
  • Matlab中的层次分析法代码
    优质
    本代码实现基于Matlab的层次分析法（AHP），适用于决策问题中复杂因素的量化与评估，提供权重计算及一致性检验功能。 层次分析法的Matlab代码主要用于计算各影响因子的权重。下载后可以替换为自己的数据使用。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
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    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • MATLAB中的凝聚型层次聚类代码
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    本段介绍了一种基于MATLAB实现的凝聚型层次聚类算法代码。该代码能够有效地进行数据分组和模式识别，在数据分析中具有广泛应用价值。 代码仅供学习研究使用，请勿擅自商用。输入文件格式为N行两列的形式，分别对应数据点的X轴和Y轴坐标。 示例如下： ``` 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 ``` 代码支持的凝聚层次聚类算法包括： - 单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法） - 全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法） - 未加权平均距离法 - 加权平均法 - 质心距离法 - 加权质心距离法 - 内平方距离法（最小方差算法） 代码支持的距离或相似度度量公式包括： - 欧氏距离（默认） - 标准化欧氏距离 - 马氏距离 - 布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离） - 闵可夫斯基（明可夫斯基）距离 - 余弦相似度 - 相关性相似度 - 汉明距离 - Jaccard相似度 - 切比雪夫距离
     
  • MATLAB中的凝聚型层次聚类代码
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    本段落提供了一种使用MATLAB进行凝聚型层次聚类的代码示例。通过该代码，用户可以对数据集执行层次聚类分析，并可视化树状图以理解不同群组间的层级关系。 代码仅供学习研究使用，请勿未经许可用于商业用途。 1. 输入文件格式：输入的文件需要包含N行两列的数据，其中每行的第一列表示数据点在X轴上的坐标值，第二列表示Y轴上的坐标值。例如： ``` 0.821794 -0.046215 3.103929 0.060835 1.12046 0.074556 ... ``` 2. 支持的凝聚层次聚类算法：通过调整代码中函数参数，可以支持多种不同的凝聚方法。默认设置为单连接法（最近邻、最短距离），其他可选的方法包括全连接法（最远邻、最长距离）、未加权平均距离法、加权平均法、质心距离法、加权质心距离法和内平方距离法（最小方差算法）。 3. 支持的距离或相似度计算公式：代码可以使用不同的方法来衡量两个数据点之间的差异，支持的选项包括欧氏距离（默认）、标准化欧氏距离、马氏距离、布洛克距离（曼哈顿/城市街区），闵可夫斯基（明可夫斯基）距离、余弦相似度、相关性相似度、汉明距离以及Jaccard相似度和切比雪夫距离。
     
  • MATLAB层次分析法的代码
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    本代码运用MATLAB实现层次分析法（AHP），适用于决策问题中多准则评估。通过建立判断矩阵及一致性检验进行权重计算，帮助用户解决复杂选择问题。 数学建模常用的层次分析法MATLAB源码可以运行，并且只需修改数据即可使用，十分便捷。希望对你的建模工作有所帮助，祝你顺利。
     
  • MATLAB中层次分析法代码详解
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    本教程详细解析了在MATLAB环境下实现层次分析法（AHP）的代码，适合初学者和中级用户理解并应用该方法进行决策问题建模与求解。 层次分析法是数学建模中的常用模型之一。理解和掌握其一致性判断以及权重求解方法至关重要。这里详细介绍了相关代码讲解及层次分析法的一般步骤，并提供了三种求权重的方法。
     
  • 熵及多尺度与层次熵特征.rar
    优质
    本资源探讨了信息论中的核心概念——熵，并深入分析了多尺度和多层次视角下熵特征的应用与发展。 排列熵、样本熵、近似熵和模糊熵适用于信号处理、机械故障诊断以及信号特征提取，并可以直接调用相关函数。代码包含详细注解。