Matlab Mic工具箱使用配置

已于 2024-10-16 16:25:53 修改
阅读量293 收藏
点赞数 2
文章标签： matlab
于 2024-10-16 16:04:13 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/def_ky/article/details/142984443
版权
特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的分类数据特征选择
前程算法屋的博客
04-23 761
特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的分类数据特征选择
最大信息系数（MIC）
热门推荐
lyx的专栏
03-02 4万+
童鞋们觉得文章不错，就麻烦点一下下面人工智能的教程链接吧，然后随便翻阅一下 https://www.captainbed.net/qtlyx MIC（Maximal information coefficient）一个很神奇的东西，源自于2011年发在sicence上的一个论文。 学过统计的都知道，有相关系数这么一个东西，通常叫做r。但是其实应该叫做线性相关系数，应用领域还是很窄的。而...
Matlab-MIC工具箱
02-13
迭代算法 Iterative methods KA：Kaczmarz算法 KA: Kaczmarz’s Algorithm ART：代数重建技术 ART: Algebraic Reconstruction Technique SIRT：同步迭代重建技术 SIRT: Simultaneous Iterative Reconstruction Technique CG：共轭梯度算法 CG: Conjugate Gradient method LM：Levenberg-Marquardt算法 LM: Levenberg-Marquardt method 全局优化算法
分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-12 771
分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测
使用Matlab和Minepy工具箱做变量的互信息MIC (maximal information coefficient ) 分析
u011792913的博客
06-15 7523
环境： Windows, MatlabR2018 Minepy是一个可以计算互信息的库，matlab中使用需要安装该库 Minepy的说明及安装步骤详见官方文档： https://minepy.readthedocs.io/en/latest/install.html#octave-users-windows-linux-and-mac-os-x 下面梳理一下笔者的安装步骤： 1.下载库 网址：https://github.com/minepy/minepy/releases 下载最新版即可...
Maximal Information Coefficient (MIC) 最大互信息系数 Matlab 实现
gitblog_09721的博客
09-06 876
Maximal Information Coefficient (MIC) 最大互信息系数 Matlab 实现 项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/52974 本仓库提供了一个用于计算 Maximal Information Coefficient (MIC) 最大互信息系数的 Matlab 实现。MIC 是一种用于衡量两个变量之间非线性相关性...
Matlab-MIC工具箱：迭代与全局优化算法解析
资源摘要信息:"Matlab-MIC工具箱" Matlab-MIC工具箱主要提供了多种迭代算法和全局优化算法的实现，这些算法广泛应用于各类工程计算和优化问题中。下面详细介绍其中涉及的算法知识点： 1. 迭代算法 迭代算法是通过...
分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
09-12 871
分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
【风电预测】基于鱼鹰优化算法OOA优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测附matlab代码
qq_59747472的博客
07-18 986
风电作为一种清洁能源，其功率预测对于电力系统稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在风电功率预测方面取得了显著进展，其中卷积神经网络 (CNN) 和长短记忆网络 (LSTM) 结合注意力机制 (Attention) 的模型已成为研究热点。然而，现有的模型普遍存在参数优化问题，难以有效捕捉风电功率数据的时空特征。为此，本文提出了一种基于鱼鹰优化算法 (OOA) 优化 CNN-LSTM-Attention 模型的风电功率预测方法。
Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数Matlab实现
03-08
1.解压文件。运行Matlab，在Matlab中打开.../minepy/matlab/（当前文件夹为matlab）; 2.在command window（命令行窗口）中输入：mex mine_mex.c ../libmine/mine.c; 3.测试代码： x = linspace(0, 1, 1001); y = sin(10 * pi * x) + x; minestats = mine(x, y);
MIC:Matlab Inversion Collection，包括迭代方法和全局优化方法。-matlab开发
05-31
这是一个matlab反演合集，包括迭代方法（Kaczmarz's Algorithm, Algebraic Reconstruction Technique, Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, Conjugate Gradient Method and Levenberg-Marquardt Method）和全局优化方法（Grid Search Method, Monte Carlo Method, Simulated Annealing Method and Genetic算法）。 并且有两个例子来演示如何使用这些 matlab 函数。
mic
04-01
Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we
基于MIC互信息选择的BP神经网络回归预测-MATLAB实现超详细
m0_60368832的博客
03-17 684
MIC（Maximal Information Coefficient）是一种用于测量两个变量之间关联性的统计方法，而MIC互信息选择则是利用MIC来进行特征选择的一种方法。MIC互信息选择的基本思想是寻找数据集中与目标变量相关性最高的特征。它首先计算每个特征与目标变量之间的MIC值，然后选择具有最高MIC值的特征作为最相关的特征。通过这种方法，可以有效地筛选出对目标变量具有重要影响的特征，从而帮助构建更准确的预测模型或者更好地理解数据集。
回归预测 | Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据回归预测
最新发布
Matlab_dashi的博客
11-04 854
本文探讨了一种基于最大互信息系数 (MIC) 和反向传播 (BP) 神经网络的数据回归预测方法。该方法首先利用MIC算法对原始数据进行特征选择，筛选出与目标变量相关性最高的特征子集，有效降低数据维度和计算复杂度，并避免冗余特征带来的“维度灾难”问题。随后，将筛选后的特征集输入到BP神经网络中进行训练和预测。通过在特定数据集上的实验验证，本文分析了MIC-BP算法在数据回归预测中的有效性和优越性，并与传统的BP神经网络预测方法进行了对比，展现了该方法在提高预测精度和效率方面的优势。最大互信息系数 (MIC)
matlab mic系数_科学网—最大信息系数 (Maximal Information Coefficient, MIC)详解(1) - 彭勇的博文...
weixin_39949889的博客
12-20 2701
最大信息系数 (Maximal Information Coefficient, MIC)详解(1)四年前看过的一篇论文，当时还在组会上报告过，很确信当时把它弄懂了，由于当时是用机器学习的方法来做预测，一直没有用到它，很多都忘了，只记得Science上有这么一篇文章，里面讲了个最大信息系数，能度量各种关系，看起来很NB的样子。现在分析高通量测序数据，能用到它了，没办法又浪费了至少20个小时重看了一...
miinquire matlab,计算密文子串的交互重合指数MIc的估计值 matlab实现
weixin_33974017的博客
03-18 677
计算密文子串的交互重合指数MIc的估计值的matlab实现前言一、题目简介二、交互重合指数确定密钥字1.计算思路2.matlab代码总结前言现代密码学课要求用代码计算交互重合指数。由于学的不是很清楚，所以写下了来梳理一下。该例子出自陈鲁生 《现代密码学》例2.6。由于课本上有关于密钥长度的推理以及现成的交互重合指数的计算公式，所以主要写一下自己怎么扯的matlab代码。一、题目简介 直接先搬上书上...
Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数
剪水落帝
06-29 3万+
MIC我在论文使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度巴拉巴拉的，按作者的话说总之比其他的方式好。原文参照： Detecting Novel Associations in Large Data Sets相关东西自己看看人家原文，一直觉得人家歪果仁写东西很认真，基础提到，实验充足…英文可以的话，尽量多读读歪
matlab mic系数_Matlab求解方程中系数是变量的问题
weixin_35384453的博客
01-12 314
可能是版本的问题，我的2013a可以运行result =[ 0.667, 0.8]result =[ 1.0, 1.0]result =[ 1.33, 1.14]result =[3.41, -2.19][ 0.586,1.04]result =[ 1.0,1.0][ 3.0, -1.5]result =[ 2.0, 0]result =[ 0.539 - 8.73e-11*i, ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值