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Kennard-Stone算法用于样本选择。

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简介:
该资源提供用于近红外光谱分析的Kennard-Stone选样算法的MATLAB源代码。

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  • Kennard-Stone
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    Kennard-Stone采样是一种化学数据分析中常用的最小方差最大化(MVMS)方法,用于从大量数据点中选择具有代表性的子集。该技术能够确保所选样本尽可能覆盖原始数据的空间分布,广泛应用于实验设计和模型校正等领域。 用于近红外光谱分析的Kennard-Stone选样算法的MATLAB源代码。
  • Kennard-Stone的MATLAB源代码
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    这段MATLAB源代码实现了Kennard-Stone采样算法,用于从数据集中选取代表性的子集。此算法广泛应用于化学计量学中样品的选择与分析。 Kennard-Stone选取样本算法的MATLAB源代码适用于红外光谱样本的筛选。
  • MNMI.zip_与特征_基近邻互信息的邻域特征
    优质
    本研究提出了一种基于近邻互信息的邻域特征选择方法(MNMI),通过优化样本和特征的选择,提升机器学习模型性能。 基于最近邻互信息特征选择算法,对每个样本取其最近邻作为邻域。
  • 数据划分.zip
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    本资料包探讨了在机器学习和数据分析中如何有效进行数据样本的划分与选择策略,包括训练集、验证集及测试集的设计方法。 机器学习中的校正集和验证集的划分方法包括SPXY算法、KS算法以及RS算法。
  • MATLAB KS与数据划分
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用KS检验进行样本选择及数据集的合理划分方法,帮助读者掌握数据分析中的基础技能。 在使用MATLAB进行KS(Kolmogorov-Smirnov)检验挑选样本数据划分的过程中,可以利用统计工具箱中的相关函数来实现对不同组别之间的分布差异性分析,并据此选择出具有代表性的样本集。这种方法有助于提高模型训练和验证的准确性与效率,在数据分析领域有着广泛的应用价值。
  • MATLAB的实现及应.zip_matlab熵__MATLAB熵_熵 MATLAB
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法,并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释,帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
  • 复杂数据的、加权与分析方
    优质
    本研究聚焦于复杂样本数据处理技术,涵盖选择策略、权重分配及数据分析方法,旨在提高数据代表性和分析准确性。 在大规模调查研究中通常会采用复杂的随机抽样机制来选择样本。从这些样本得出的估计结果必须考虑到所使用的随机性原则。Samplics是一个Python软件包,它能够为复杂的设计提供一整套采样技术实现方案。 此软件包中的调查抽样技术被分为以下四个子模块: 1. 抽样:这一部分提供了多种随机选择方法用于从总体中抽取样本,并且还包含了一些计算所需样本量的程序。 2. 加权:该功能主要是为了调整样品权重,包括在分层后因无反应而调整重量、校准和归一化重量等操作。 除此之外,Samplics还包括复制与估计两个子包。其中复制用于Bootstrap(自助法)、BRR(二次再抽样)以及Jackknife(刀切法)等方法来生成重复样本;而估计则用来根据所选的采样设计提供相应的不确定性度量以帮助对目标参数进行准确评估。 以上就是Samplics的主要功能介绍。
  • Python实现排序
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    本篇文章详细讲解了如何使用Python编程语言来实现经典的选择排序算法。通过实际代码示例和步骤解析,帮助读者深入理解该算法的工作原理及其应用场景。适合初学者学习和参考。 选择排序是一种直观简单的排序算法。其工作原理是:首先在未排序的部分找到最小(或最大)的元素,并将其放到已排序序列的起始位置;接着,在剩余未排序部分中继续寻找最小(或最大)元素,放置到已排序序列末尾。重复这个过程直到所有元素都被正确地排列好。 选择排序的一个主要优点在于它减少了数据移动次数:如果某一个元素已经在它的最终位置上,则无需对其进行任何操作。此外,该算法每次交换都会使至少有一个元素到达其正确的终点位置,在对n个元素进行排序时总共最多需要执行n-1次这样的交换动作。在所有完全依靠通过交换来完成的排序方法中,选择排序被认为是非常有效的一种。 以下是用Python实现的选择排序代码示例: ```python def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j # 交换元素位置 arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] ``` 这段代码定义了一个名为`selection_sort`的函数,输入参数为一个列表(数组)对象。该函数首先确定未排序部分中最小值的位置,并将它与当前已排序序列的第一个元素交换;然后继续从剩余未处理的部分寻找下一个最小值并进行相应的调整直至整个列表被完全有序排列为止。
  • Relief特征_Relief_MATLAB下的特征_特征
    优质
    本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用,重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择,提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码,程序包含详细注释。
  • 中继:多种标准比较
    优质
    本研究探讨了不同中继选择算法在无线网络中的应用效果,通过对比分析多种选择标准,旨在提高通信效率和网络性能。 中继选择算法包括三种不同的标准:w1采用最大最小中继选择(Max-Min relay selection);w2使用平衡最大最小中继选择(Balanced Max-Min relay selection);w3基于信道系数进行中继选择。