动画参考视频：最小生成树(Kruskal(克鲁斯卡尔)和Prim(普里姆))算法动画演示_哔哩哔哩_bilibili克鲁斯卡尔算法（Kruskai）克鲁斯卡尔算法，从边的角度求网的最小生成树，时间复杂度为O(eloge)。和普里姆算法恰恰相反，更适合于求边稀疏的网的最小生成树。思路步骤： 1、将边全部提取出来放入一个列表中，从权重小到大依次排序2、
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2023-12-18 16:16:06
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Kriging模型理论推导1、前言2、条件3、基础知识3.1、方差的理解3.2、概率密度函数3.3、多元正态分布4、理论推导4.1 模型建立4.2 模型预测 1、前言简介：Kriging模型是一种通过已知试验点信息来预测未知试验点上响应的无偏估计模型，其最早是由南非矿业工程师Ｄ.Ｇ.Krige于1951年提出。20世纪70年代，法国的数学家Ｇ.Matheron对Ｄ.Ｇ.Krige的研宄成果进行了
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2023-09-16 12:58:11
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# 高斯克里金（Gaussian Process）与其Python实现
高斯克里金（Gaussian Process, GP）是一种强大的非参数贝叶斯方法，广泛应用于机理建模、回归分析、优化问题等领域。它基于高斯分布的性质，可以为数据点提供不确定性估计，这使得它在许多实际问题中表现突出。
## 什么是高斯克里金？
高斯克里金模型将一个随机函数视为一个高维空间中的高斯过程。简单来说，给定一些训
原创
2024-10-05 05:57:43
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1.什么是克里金插值？克里金插值又称空间局部插值法，是以半变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师D.R.Krige在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里金方法。——引自《地理信息系统空间分析实验教程》2.克里金插值的适用条件？区域
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2023-08-02 17:06:55
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1.算法功能简介 克里金插值法基于一般最小二乘法的随机插值技术没用方差图作为权重函数，被应用于任何点数据估计其在地表上分布的现象，被称为空间自协方差最佳插值法，是一种最优内插法也是一种最常用的空间插值算法，例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样；环境科学研究中的大气污染（例如臭氧）和土壤污染物的研究；以及大气科学中的近地面风场、气温、降水等的单点观测。&nbs
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2023-07-25 18:47:21
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本次分享是在上一期的基础上将克里金差值结果进行输出为tif 文章目录一、数据介绍二、代码部分1. 克里金差值部分2. tif文件生成部分三. 分步讲解1. 库函数引用2. 温度数据读取并插值3.transform生成4.tif文件生成5. tif文件裁剪 一、数据介绍本期使用的数据依然为上一期的所使用的fake数据二、代码部分1. 克里金差值部分克里金差值的核心部分依然是上次所说的Ordinary
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2024-02-06 22:04:04
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该部分是基于克里金插值（Kriging）在MATLAB中的实现（克里金工具箱），由于在运行过程中有部分问题，基于此做的一些理解+优化。工具箱的下载见上面的链接，其提供了工具箱。clc
clear
load('data_kriging.mat') %载入数据；我在这里将工具箱中的data1替换了名字
%模型参数设置，无特殊情况不需修改，见说明书
theta = [10 10]; lob = [
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2023-08-01 16:50:49
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普通克里金插值基本步骤：1.衡量各点之间空间相关程度的测度是半方差，其计算公式为： h为样本点之间的距离；n为由h分开的成对样本点的数量；z为点的属性值（高程或其他属性值）。 计算半方差时步骤如下： （1）求所有样本点之间的距离，共有n(n-1)/2个不同的距离； （2）对所有距离从小到大排序并分为n组，计算 （3）计算n组距离每组的平均距离，将平均距离代入半方差公式中，计算出每组距离所对应的实验
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2023-12-11 07:48:31
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# 克里金插值在Python中的实现指南
克里金（Kriging）插值是一种用于地理信息系统（GIS）和空间统计的重要插值技术，广泛应用于地质勘探、环境工程等各个领域。尽管看起来比较复杂，但只要掌握了基本步骤和相关代码，就能轻松实现。接下来，我将向你介绍如何在Python中实现克里金插值。
## 1. 实施步骤
首先，我们可以将实现克里金插值的整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
## 遥感克里金差值
### 什么是遥感克里金差值？
遥感克里金差值是一种在遥感图像处理中常用的方法，用于对不同时间或不同空间的遥感图像进行对比分析。它通过计算两幅遥感图像之间的差异，以揭示地表变化、资源变化等信息。克里金差值方法基于统计学原理，能够对图像中的每个像素进行量化描述，从而实现对地表变化的精确分析。
### 克里金差值算法原理
克里金差值算法基于克里金插值法，它是一种用于估计未
原创
2023-09-04 13:56:50
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## 克里金插值：提取数据中的空间变化规律
### 引言
在许多实际问题中，我们需要根据有限的采样数据推断出整个区域的未知数据分布情况。克里金插值方法是一种常用的地统计学方法，用于对空间数据进行插值。
克里金插值的原理基于一种假设：附近的点之间的数据值更为相似，而较远的点之间的数据值差异较大。克里金插值通过计算样点之间的空间相关性，可以预测未知点的数值，并生成连续的表面。
### 克里金插
原创
2023-09-08 06:32:47
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回顾算法流程求取已知点的距离以及点对的半方差筛选第一步求取的结果，计算出几个均值点，用于拟合选定拟合模型，为了方便代码实现，我选择了指数模型用指数模型去拟合第二步得出的均值点，得出偏基台值 c 和主变程值 r根据拟合得到的模型，按照公式通过已知点高程计算位置点高程通过C#实现的难点在试图实现这个算法的过程中，首先碰到的难题是算法不懂，但是这个问题已经解决了。接下来的难题是，如何用C#进行离散点的拟
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2023-10-17 20:37:19
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函数插值法之牛顿插值法构建差商表定义函数参数说明实例运行求解近似值实例运行 老规矩，数学原理什么的就不写了。直接贴代码和实例演示，以下代码基于python和numpy。这里比较详细的讲了原理，在这我只关注如何代码实现。首先，什么是差商表？就用一张图解释。差商表是求近似值的前一步，那这里实现求近似值吗？答案是：现在不。因为求近似值还要选择节点、代入迭代公式，虽然代码可以实现，但博主觉得“选择节点、
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2024-04-28 15:36:06
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项目中要用到克里金插值法，大致了解了一下，今天做个笔记总结一下（有错误请评论指正）关于克里金插值法，在我看来就是加强版的反距离加权，只不过他的权重系数的确定，复杂一点，是带着你自己的空间模型的分布特性，比如说你要用在气象领域，则权重系数和地质的就是完全不相同的。我对于克里金方法的理解，认为他的算法可以分成五步（前提是你的模型已确定），第一步是求出每两个已知点之间的距离A，然后带入模型算法中求出对应
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2023-11-11 10:47:38
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# 克里金插值（Kriging）Python 实现指南
作为一名初学者，理解和实现克里金插值可能会有些复杂，但通过逐步引导，我们会让这变得简单而有趣。首先，让我们明确克里金插值的整体流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------------------|
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-09-24 08:10:07
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### Python 克里金插值方法
克里金（Kriging）是一种用于空间插值的统计方法，起源于地质学和矿业工程，现已广泛应用于环境科学、气象学及其他领域。它基于变差函数理论，可以为给定的空间数据点提供最优的插值预测，并在一定程度上量化插值的不确定性。本文将介绍如何使用Python实现克里金插值，提供代码示例以及理论背景。
#### 什么是变差函数？
为了理解克里金方法，首先需要了解变差函
柯里化（currying）是指通过“部分参数应用”（partial argument application）从现有函数派生出新函数的技术。假设有一个执行两数相加的简单函数：def add_numbers(x , y):
return x+y通过这个函数，如果已知第一个参数x的值为5，则可以派生出参数被缩减只剩一个（只有第二个参数y）的新函数add_5 = lambda y : add_n
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2023-11-02 08:18:46
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简单python代码 “非常完美，无法完全解决，而不能完全解决”。 “看来，最终的完美不是在不再需要添加任何东西时，而是在不再需要去除任何东西时才达到的。” —安东尼·德·圣埃修伯里（Antoine deSaint-Exupéry），霍姆斯山庄（ Terre des Hommes） 编程中的一个常见问题是与复杂性的斗争。 对于任何程序员来说，编写一个程序都非常容易，因为如此复杂，没有专家可以调
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2023-12-08 16:12:29
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Five steps to a highly efficient data center实现高效数据中心的五个步骤 克里斯·曼德尔，维谛技术Chris Mandahl VP of service & project management at Vertiv Asia克里斯·曼德尔 维谛亚洲 服务与项目管理副总裁Before adopting such innovative co
# 回归克里金与Python的应用
## 引言
回归克里金（Regression Kriging）是一种在地理信息科学和空间统计学中广泛应用的空间插值方法。它结合了回归分析和克里金插值，旨在提升空间数据的预测精度。本文将介绍回归克里金的基本概念，并通过Python代码示例进行演示，帮助读者更好地理解这一方法的应用。
## 回归克里金的基本原理
回归克里金分为两个主要步骤：
1. **回归
