数据耦合与控制耦合分析资料汇编

最新推荐文章于 2025-05-07 18:08:26 发布
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文章标签： 航空电子软件
这两份资料详细探讨了数据耦合和控制耦合在软件设计中的概念与影响，分析了它们如何影响模块的独立性和系统整体质量。资料涵盖了不同层次的解释，实例解析以及最佳实践建议，旨在提升对软件结构理解和优化。

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数据耦合与控制耦合分析资料汇编(一)目录

 数据耦合与控制耦合分析资料汇编(二)目录

以上两份资料放在百度网盘。

链接：https://pan.baidu.com/s/1HP8pLG6twJH99StGxu3FZA?pwd=lbrt 
提取码：lbrt 
 

 

 

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ReliefF算法是Relief算法的扩展， Relief算法只适用于两类样本的问题， ReliefF算法可以应用到多个样本上。 ReliefF算法步骤如下： 现有不同类别的样本若干， 对每类样本称作 Xn。 1. 从所有样本中，随机取出一个样本a。 2. 在与样本a相同分类的样本组内，取出k个最近邻样本。 3. 在所有其他与样本a不同分类的样本组内， 也分别取出k个最近邻样本。
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【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用
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　　数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘(DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述...
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ReliefF算法是一种基于实例的特征选择方法，它在机器学习和数据挖掘领域广泛应用，尤其在高维数据处理中表现出色。此算法的核心思想是评估每个特征对于区分不同类别的能力，通过计算近邻和远邻样本之间的差异来确定...
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本资源“matlab MRMR和relieff特征选择方法.rar”包含了MATLAB实现的两种常用特征选择算法：最小最大相关度（Maximal Relevance and Minimal Redundancy，简称MRMR）和基于距离的权值法（ReliefF）。 MRMR算法是一...
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ReliefF算法是一种基于实例的特征权重评估方法，通过分析特征在同类/异类样本间的区分能力进行特征选择。核心公式为： $$ W(A) = W(A) - \frac{\text{diff}(A,R,H)}{m \cdot k} + \frac{\text{diff}(A,R,M)}{m \cdot...
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支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。
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支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）作为一种基于统计学习理论的回归方法，因其在处理小样本、非线性及高维数据方面的优势，成为研究者们关注的焦点。网格搜索通过遍历参数的可能取值组合，结合交叉验证来评估模型的性能，从而选择最优的参数组合。SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优超平面，使得不同类别的样本点之间的间隔最大化。SVR的目标是在保证预测误差在一定范围内的情况下，寻找一个最优的回归函数。
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