Fanjufei的博客

这段代码实现了一个经典的最小生成树算法（Prim 算法）。算法的核心思想是从一个节点开始，逐步将未连接的节点中最小权重的边加入到生成树中，直到所有节点都被包含在生成树中。通过这种方式，代码找到了一种最小的边集，使得所有节点都连通且总权重最小。

矩阵来构建从起始节点到目标节点的路径。这种方法能有效地解决最短路径问题，但注意要处理好路径矩阵的正确性和节点的索引问题。总的来说，这段代码首先通过 Floyd-Warshall 算法计算所有节点对的最短路径，然后通过回溯。

数组更新路径时，需要确保正确地记录路径并且按照反向顺序回溯。确认代码中所有节点的索引是否正确，避免越界或误更新。在实现过程中，优先队列和数据结构的选择将极大地影响算法的效率和正确性。

第23篇 小波矩特征提取。

第三步：将数据替换掉下面的数据，指的是cuspamax数据，即可（下方以1024行数据为例）第二步：找到数据集的大小，也就是多少列或者多少行。第一步：先将数据集展开。

通常情况，游戏的规则就是：当一个方格周围有2或3个活细胞时，方格中的活细胞在下一个时刻继续存活；一是元胞，在matlab中可以理解为矩阵中的一点或多点组成的方形块，一般我们用矩阵中的一点代表一个元胞。二是变化规则，元胞的变化规则决定元胞下一刻的状态。三是元胞的状态，元胞的状态是自定义的，通常是对立的状态，比如生物的存活状态或死亡状态，红灯或绿灯，该点有障碍物或者没有障碍物等等。典型的变化规则，决定于元胞的状态，以及其（ 4 或 8 ）邻居的状态。对周围的 8 个近邻的元胞状态求和。对元胞自动机的初步认识。

2 设定种群规模大小（不会设置可直接采用下方代码的）1 找出待优化的目标函数。3 替换掉下方公式即可。

第19篇 智能算法之模拟退火算法。

变异操作是遗传算法中的一种机制，用于引入新的基因变异，从而增加种群的多样性，帮助算法避免陷入局部最优解。选择最优个体的功能是找出当前种群中适应度最高的个体。

b为最小生成树的邻接矩阵。

下例中企业综合实力排序问题，其中各列分别为：企业序号；（3）计算相关系数矩阵R的特征值和相应的特征向量。（4）选择重要的主成分，写出主成分表达式。（1）对原始数据进行标准化处理。（2）计算样本相关系数矩阵。

（1）确定问题是否属于排队论领域。（2）确定修理工个数s。（4）找到时间终止点T。（3）确定机器源数m。

例如：y = x^2 ，y = 12 - x与X轴在第一象限与X轴围成一个曲边三角形。设计一个随机试验，求该图形的近似值。蒙特卡洛法是经过大量事件的统计结果来实现一些确定性问题的计算。使用蒙特卡洛法必须使用计算机生成相关分布的随机数。

又叫系统聚类，基本思路是将多个样本各作为一类，计算样本两两之间的距离，合并距离最近的两类成新的一类，然后再计算距离，再合并，直到只有一类为止。层次聚类可以处理分类数据和定量数据，但处理速度相对较慢，通常情况下需要结合相关结果进行主观判断聚类类别数量。% 随机生成3个中心以及标准差。

第12篇 回归分析法。

首先，用户输入的数据被用来计算其累积生成序列，这是预测模型的基础。接着，通过构建一个矩阵来计算模型参数，进而得到预测的时间常数。利用这些参数，代码预测未来的值并将结果与实际数据进行比较。最后，绘制图形展示实际数据与预测数据的对比，同时计算并显示预测的百分绝对误差，以评估预测的准确性。（1）输入前期的小样本数据。

【1】确定比较对象（评价对象）(就是数据，并且需要进行规范化处理，就是标准化处理，见下面例题的表格数据)和参考数列（评价标准，一般该列数列都是1，就是最优的的情况）然后，找到矩阵中的最大值和最小值。使用这些值，计算关联系数矩阵，并通过加权计算关联度，最后对关联度进行排序以评估数据的相对重要性。的每个元素除以第一列的对应元素进行标准化。接着，计算每个元素与第一列的绝对差值，得到新的矩阵。【2】确定各个指标权重，可用层次分析确定。【4】计算灰色加权关联度。【3】计算灰色关联系数。

非线性规划问题中的目标是最小化一个二次形式的目标函数，并且需要满足线性不等式约束条件。具体而言，你的目标函数的形式是。这个问题的目标是最大化某个线性函数，同时满足一定的不等式约束条件。具体来说，你的目标是最大化。你分别求解了这两个目标函数的最优解，得到了每个目标函数在约束条件下的最优值。在多目标规划问题中，你有两个不同的目标函数需要分别优化。最终，我们得到了这两个变量的最优值以及目标函数的最大值。这个问题的解决方案给出了最优的。的值，以及目标函数的最小值。是二次项的系数矩阵，，第二个目标是最小化。

这个函数可以帮助你对时间序列数据进行平滑处理和未来值预测，并通过图表直观地展示预测结果。

（1）先输入二维数据的x,y坐标值。（2）输入待插自变量的值x1。（3）输入待插点的x,y坐标。(1)输入待拟合数据x,y。（1）输入已知数据，x,y。(1)输入待拟合数据x,y。(2)输入函数公式进行拟合。（4）应用函数插值即可。（2）指定函数关系式。

检查矩阵的一致性对于确保判断的合理性非常重要。如果 CR 值小于 0.10，矩阵的一致性可以接受；否则，需要重新评估判断矩阵。例如：A=[1 3 5;0.2 0.33,1]（2）将下文代码复制粘贴到Matlab中即可。（1）构造判断矩阵A。

Topsis算法基本思想：基于归一化后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案（分别用最优向量和最劣向量表示），然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。案例代码：x是需要评价的对象矩阵。

第4篇 SVM分类器。

函数实现了 K-means 聚类算法，用于将二维数据点分成指定的类别。

目录Floyd算法求最小距离函数定义和输入输出：初始化步骤：Floyd算法的核心部分：结果输出：基本函数代码，请将下属代码复制到Matlab函数输入中，将其保存在根目录下。复制到上面截至就可以了，直接调用是不可以的，因为a还没有赋值，下面是具体的符号解释a是距离矩阵，也就是各顶点间的距离R是路由矩阵，指的是找到各点之间的最短距离对应的路径，不懂得可以看一下原理。

符号含义：用矩阵 a[n,n]（n 为顶点个数）存放各边权的邻接矩阵， 行向量 pb 、 index1、 index2 、d 分别用来存放 P 标号信息、标号顶点顺序、标号顶点索引、最短通路的值。克拉算法的核心就是从原点出发（原点可以是自己定义的任意一个点），以原点为圆心，半径从小到大，判断原点到半径上面的点的最短距离，这个距离可能是圆心r0->r1（半径较小）->r2（半径较大）或者是r0->r2（如果存在r0到r2这条路径的话）d(i) 存放由始点到第i 点最短通路的值。