https://www.cnblogs.com/datahunter/p/3808252.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在看机器学习的论文时，经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”，中文译为“维数灾难”，这到底
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2020-05-27 09:40:00
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背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“过拟合”的现象。方案 既然维数灾难严重影响模型的泛化，那么如何解决呢？容易想到的解决办法是增加数据量，但是如果特征维数
以下代码依赖Fraclab工具下载地址：FracLab具体参考：Matlab中FracLab计算分形维数方法时间久远，并且已经不再搞这一块了，很多都忘了，望大家理解。boxdim_binaire.mfunction [boxdim,Nboites,handlefig,bounds]=boxdim_binaire(matrice,tailles_carres,pave_elementaire,Axe
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2023-07-23 19:01:46
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以下是常用的时间序列分形维数计算方法及相应的参考文献：Hurst指数法Hurst指数法是最早用于计算分形维数的方法之一，其基本思想是通过计算时间序列的长程相关性来反映其分形特性。具体步骤是：(1) 对原始时间序列进行标准化处理。(2) 将序列分解成多个子序列，每个子序列的长度为N。(3) 计算每个子序列的标准差与平均值之间的关系，即计算序列的自相关函数。(4) 对自相关函数进行拟合，得到一个幂律关
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2023-10-29 07:53:00
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# Python 维数扩充：让数据“活”起来
在数据处理和机器学习领域，维数扩充（或称为特征扩展）是一项重要的技术。它指的是通过各种方法将数据的维度提升，从而揭示更多的特征信息，提高模型的学习效果。本文将探讨维数扩充的概念，并通过代码示例和可视化手段，帮助大家理解这一技术。
## 维数扩充的必要性
许多机器学习算法在高维空间中表现更好，但在某些情况下，原始数据的维度可能不足以捕捉到数据的完整
# Python数据维数
在数据处理和分析领域，维数是一个非常重要的概念。在Python中，我们可以使用各种库和工具来处理不同维度的数据。本文将介绍数据维数的概念，以及在Python中如何处理不同维度的数据。
## 什么是数据维数？
数据维数是指数据集中的特征或变量的数量。在二维空间中，数据通常由行和列组成，其中行代表样本，列代表特征。当数据集包含多个特征时，我们就可以说数据集的维数高于二维
原创
2024-04-24 06:25:54
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什么是数组升维？数组升维是指将原本低维数组转换为更高维的数组的操作。在编程中，数组是一种存储多个相同类型数据的连续内存空间。升维操作可以通过添加额外的维度来增加数组的维数。举个例子，将一个一维数组升维为二维数组可以使用reshape函数或者使用嵌套列表的方式表示。假设有一个一维数组[1, 2, 3, 4, 5]，升维为二维数组可以表示为[[1, 2, 3, 4, 5]]。升维的目的可以是为了更好地
1.什么是维度。其实这个话题是欧氏几何的一个延伸。我们称零维的点，一维的线，二维的面，三维的体，四维的时空。你要注意到，这里0，1，2，3，4都是整数。你有没有想过，到底什么是维度？有没有分数维？比如3.1415926维。讨论这个的数学分支被称为分形数学。事实上分形数学已经广泛应用于物理，化学，地质，金融，社会科学等的方方面面，甚至到艺术及时尚。那么什么叫分形，什么是维度？先从一组图看起。&nbs
在欧氏空间中，人们习惯把空间看成三维的，平面或球面看成二维，而把直线或曲线看成一维。也可以梢加推广，认为点是零维的，还可以引入高维空间，但通常人们习惯于整数的维数。分形理论把维数视为分数，这类维数是物理学家在研究混沌吸引子等理论时需要引入的重要概念。为了定量地描述客观事物的“非规则”程度，1919年，数学家从测度的角度引入了维数概念，将维数从整数扩大到分数，从而突破了一般拓扑集维数为整数的界
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2023-10-22 08:23:47
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分形维的计算方法比较多，虽然准确度各不相同，但结果都大同小异。最近对这方面做了一些了解，并用在图像的特征提取中。现在总结一下。 俺们做磕盐的银，转载也要严谨的注明出处，吴有光20111121写于博客:http://blog.sina.com.cn/wuyouguang1，盒子法（box-counting）【1】
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2023-11-27 14:24:32
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1，关系数据结构及形式化定义1.1，关系的基本概念关系 在关系模型中，数据是以二维表的形式存在的，这个二维表就叫做关系。域 是一组具有相同数据类型的值的集合，又称为值域。（用D表示）笛卡尔积 给定一组域D1，D2，…，Dn（它们可以完全不同，也可以部分或全部相同）。D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为D1×D2×……×Dn={（d1，d
~ 分形理论在图像处理中的应用研究（综述）1、分形理论中的一些基本观点分形的基本思想是描述无序中的有序。当物体不能再用传统的欧式几何描述时，用分形几何描述是一种方法。欧氏几何和分形几何的区别：描述对象看起来没有规则，实际在不同尺度上有规则性或相似性；欧氏几何以整数维描述特征，而分形几何的分维数时大于1的非整数。分形维数的大小与图像的粗糙程度有关，图像纹理粗糙时，分形维数大，图像纹理平滑时，分形维数
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2023-11-29 13:47:18
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相似维数 先让我们看一个简单的事实。根据相似性,如图1 把各图形的边长2 等分,当然,线段是一半长度的2 个线段,正方形则是每边为原来1/2 的4 个正方形,而立方体则是8 个。也就是说,线段、正方形、立方体可被看成为分别由2 、4 、8 个把全体分成1/2 的相似形组成。2 、4 、8 数字还可以写成2的1次方 、2的2次方 、2的3次方 ,显然这里的指数与其图形的经验维数相一致。推而广之,若
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2024-01-08 12:48:37
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我们在普通的几何学研究中，通常面对的都是整数维的图形，如一维的线、二维的面、三维的体。然而在1918年，德国的数学家豪斯多夫（Hausdorff）提出了“分数维”的概念。半个世纪以后，法国的数学家芒德布罗（D. Mandelbrot）创造出了分形（fractal）一词，词根是拉丁语fractus（破碎）。分形具有分数的维度。康托尔三分集是最早出现的分形。我们把[0,1]三等分，然后去掉中间的那一部
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2023-09-05 11:20:33
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考研数据结构与算法（五）数组 文章目录考研数据结构与算法（五）数组一、数组的定义二、二维数组的存储方式2.1 按行优先2.2 按列优先三、特殊矩阵和压缩矩阵3.1 特殊矩阵3.1.1 对称矩阵3.1.2 上（下）三角矩阵3.1.3 稀疏矩阵3.1.4 三对角矩阵四、广义表的定义和存储结构4.1 广义表的定义4.2 广义表的存储结构4.3 广义表的深度和长度 一、数组的定义数组是由 个相同类型的数
线性代数学习笔记
原创
2022-10-29 18:53:42
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# 分形维数：探索自然界的复杂性
在数学与自然科学的交汇点上，分形几何是一门引人入胜的领域。分形的特征是其自相似性和复杂性。在这篇文章中，我们将探讨分形维数的概念，并通过Python代码示例进行演示。
## 什么是分形？
分形通常指的是一种几何形状或图形，其部分具有与整体相似的结构。这种自相似性体现在不同的尺度上，形成了复杂的几何图形。分形不仅仅是数学的概念，它们在自然界中也普遍存在，例如海
# Python 不同维数组合的探索
在数据分析和科学计算中，组合不同维数的数组是非常常见的操作。Python 提供了强大的工具，例如 NumPy 和 itertools，可以帮助我们轻松地实现这些任务。本文将探讨如何在 Python 中处理不同维数的组合，并提供相应的代码示例和可视化工具。
## 一、引言
当我们提到组合时，通常会想到如何从一组数据中选择出若干个元素。在 Python 中，
原创
2024-09-13 05:43:10
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# 图像 盒维数 python实现
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现“图像 盒维数”的功能。图像 盒维数是一种用于衡量图像复杂度的指标，可以帮助我们了解图像的细节和特征。
## 整体流程
下面是实现“图像 盒维数”的整体流程。我们将通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 加载图
原创
2023-09-14 20:11:50
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# Java判断数组维数
在Java中，数组是一种特殊的数据结构，它可以存储一组相同类型的元素。数组可以是一维的，也可以是多维的。在处理数组时，有时我们需要判断数组的维数，以便进行相应的操作。本文将讨论如何使用Java判断数组的维数，并提供相应的代码示例。
## 一维数组
一维数组是最简单的数组形式，它由一个连续的元素序列组成。在Java中，可以通过`length`属性来获取一维数组的长度。
原创
2023-11-04 08:18:00
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