1、数字信号的Fourier分析1）傅里叶级数 傅里叶级数：任何正常周期为T的函数g(t)，都可由（无限个） 其中，f=1/T是基频，an和bn称为正弦和余弦函数的n次谐波的振幅。 &n
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2024-10-13 00:21:42
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系统边界：
首先，不要忘记都是与哪几个国家需要建立边界。比如忘记了尼泊尔，就有可能同那个小国家产生纠纷。
知道了周边有哪些国家，就能模糊的知道边界一定是存在于两国之间的某个地方。
第二，考虑国家之间的边界线（陆地），实际上是由一系列界碑标示的。
界碑越密集，边界线越清晰。极端情况下会像东西柏林那样建一堵边界墙，那样就永远不会发生“误闯”的事
# Python pyemd 求边际谱
## 引言
在自然语言处理、图像处理等领域，我们经常需要计算两个向量之间的相似度或距离。常见的方法包括欧氏距离、余弦相似度等。然而，对于一些特殊的问题，传统的相似度度量方法可能无法很好地描述两个向量之间的差异。在这种情况下，我们可以使用边际谱（Earth Mover's Distance, EMD）来衡量两个向量之间的差异。
本文将介绍Python中的
原创
2023-11-01 04:30:07
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内容来自高老师的《三维CAD建模》课，本文就主要介绍半边结构和欧拉操作以及代码实现。1. 边界表示法及其数据结构· 拓扑结构 a.拓扑元素：面、边、点、体 b.拓扑关系：9种。V{V},V{E},V{F}; E{V},E{E},E{F}; F{V},F{E},F{F};· 几何信息(狭义)：描述物体的大小位置和尺寸等信息。
在数据科学和经济学中，“边际效用”是一个重要的概念，指的是在消费一定物品或服务的过程中，额外消费一单位所带来的额外效用。本文将以“python 边际效用”的解决方案为主题，详细阐述相应的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和版本管理等模块。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境能够支持“python 边际效用”的实现。以下是相关的四象限图与兼容性分析。
如标题所言，这应该是全网最全的边际图绘制模板，中心图有8种格式，边际图有11种格式，共计88种组合，另外模板中给了8款配色，我愿称其为888组合，只需要更换一下数据就能绘制出各种类型的边际图:甚至可以随意拖动改变X,Y轴范围：教程部分以下代码展示顺序仅为讲解方便，实际顺序请见完整代码部分。0 数据准备就每组数据都是两列的数值矩阵，之后放在元胞数组中即可，如下例：% 构造三个符合高斯分布的点集
Pn
谱聚类算法是目前最流行的聚类算法之一，其性能及适用场景优于传统的聚类算法如k-均值算法，本文对谱聚类算法进行了详细总结，内容主要参考论文《A Tutorial on Spectral Clustering》，下载链接：https://github.com/zhangleiszu/machineLearning，若对谱聚类算法有不理解的地方，欢迎交流。目录1. 谱聚类模型的优化思想2. 图的表示方法
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2023-09-06 12:28:47
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上一篇博客中简单介绍了K均值聚类算法，在本篇博客中介绍一下关于谱聚类算法，简单谈一谈自己的心得。简单介绍一下谱聚类算法谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法
# 在线 Python Light 边际：探索在线编程的可能性
在当今数字化快速发展的时代，Python 成为一个重要的编程工具，广泛应用于数据分析、机器学习、网站开发等多个领域。特别是在线 Python 编辑器，它允许用户通过浏览器便捷地编写和运行 Python 代码，而无需自己设置环境。本文将介绍在线 Python Light 边际，并通过代码示例、甘特图和状态图来深入讨论这一主题。
##
谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)。第二步是切图：按照一定的切边
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2024-01-30 07:01:32
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谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术。它是有用且易于实现的聚类方法。 什么是谱聚类？给你若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权
这方法是昨天听同学提起的，大致翻看了几篇博客跟论文，这里写下自己的理解从样本相似性到图根据我们一般的理解，聚类是将相似的样本归为一类，或者说使得同类样本相似度尽量高，异类样本相似性尽量低。无论如何，我们需要一个方式度量样本间的相似性。常用的方式就是引入各种度量，如欧氏距离、余弦相似度、高斯度量等等。度量的选择提现了你对样本或者业务的理解。比如说如果你要比较两个用户对音乐选择的品味，考虑到有些用户习
# 如何实现谱聚类算法的 Python 代码
谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的聚类算法，在许多应用中表现出色。它通过先在特征空间中构造一个相似度矩阵，然后对其进行特征分解，从而找到数据点的低维表示。本文将带你逐步实现谱聚类算法的 Python 代码。
## 流程步骤
为了便于理解，下面是实现谱聚类的主要步骤：
| 步骤 | 描述
小白入门谱聚类算法原理与实现小白入门谱聚类算法原理与实现1. 谱聚类是什么？2.谱聚类步骤2.1 谱聚类构图2.2 谱聚类切图2.2.1RatioCut2.2.2Ncut3谱聚类实现 小白入门谱聚类算法原理与实现文章结构主要分为下面三个部分 ①谱聚类是什么 ②谱聚类怎么进行聚类 ③谱聚类应用例子1. 谱聚类是什么？首先回顾一下聚类的概念：聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划
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2023-08-24 13:17:21
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一，谱聚类原理谱聚类算法原理可以参考如下链接。这个视频推导出了拉普拉斯矩阵，但没有更新后续优化问题。可以搭配视频笔记食用：详细及全面讲解参考：谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。1，构图谱聚类过程主要有两步，第一步是构图，将采样点数据构造成一张网图，表示为G(V,E)，V表示图中的点，E表示点与点之间的边，如下图： 图1 谱聚类构图(来源wiki)在
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2024-01-08 19:42:18
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功率谱：nfft=length(total_wave);
window1=hamming(100); %海明窗
noverlap=20; %数据无重叠
range='onesided'; %频率间隔为[0 Fs/2]，只计算一半的频率
[Pxx1,f_PSD]=pwelch(total_wave',window1,noverlap,nfft,Fs,range);
plot_Pxx1=10
# 教你如何实现Python散点边际图
## 流程步骤
以下是实现Python散点边际图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建散点图 |
| 4 | 添加边际直方图 |
## 代码实现
### 步骤1：导入必要的库
```python
# 引用形式的描述信息：导入必要的库
impor
原创
2024-06-24 04:42:22
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谱聚类算法(Spectral Clustering)谱聚类算法原理：###1.谱聚类是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-means算法，谱聚类算法对数据分布的适用性更强，聚类效果也很优秀，计算量小，实现起来也不复杂。 具体原理 2.谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到广泛的应用。主要思想是把所有的数据看作空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，反之，
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2023-10-13 12:55:49
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谱聚类算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点V，将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边E的权值，这样就得到一个基于相似度的无向加权图G(V, E)，于是聚类问题就可以转化为图的划分问题。基于图论的最优划分准则就是使划分成的子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小。虽然根据不同的准则函数及谱映射方法，谱聚类算法有着不同的具体实现方法，但是这些实现方法都可以归纳为下面三个主要步骤：1) 构建表示对象集
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2024-05-23 17:44:09
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谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。1. 谱聚类概述谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主
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2024-04-02 18:05:05
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