使用Matlab开发最小嵌入维数的伪近邻算法

Matlab开发：全面的Higuchi分形维数算法。提供了Higuchi分形维数的完整Matlab代码。

该算法利用半方差技术计算ROI图像的分形维数，用于评估图像中纹理图案的方向性。水平和垂直方向的半方差分别定义为在所有像素N上的像素强度之和，分形维数通过半方差对数图的线性斜率计算得出。

你做数据的时候，应该常常会遇到需要估计数据集的内在维度(id)的情况吧？尤其是聚类和降维相关问题时，内在维度估计重要。这款小工具箱挺不错，它实现了几种先进的内在维数估计技术，包括 MLE、MiND_ML、MiND_KL、DANCoFit 等。这些方法都有自己的独特优势，能你精准估计 id。它的代码实现都是用Matlab开发的，文档写得蛮清晰，操作起来也还不错。其实如果你做数据时，想快速找到最合适的 id 估计方法，可以试试看这个工具，它简直是数据科学家的好帮手。哦，对了，如果你想了解更多相关 R 语言的实现，也可以参考这个网址：http://www.maths.lth.se/matematik

recarray 的伪递归数组生成思路，挺适合用在一些需要规律性重复构造的场景。你输入一个一维数组和重复层数，它就能按规则递推出新的数组结果，省了不少循环的麻烦。没有用到repmat和perm，但效果还挺像，代码也简单直接，挺方便快速测试思路用的。

这个Matlab函数利用傅立叶变换来计算三维分形体积的分形维数。

基于Matlab的内维数估计技术实现。

讨论了洛伦兹吸引子的相关维数在Matlab开发中的应用。

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

C_CMethod.m：延迟时间与嵌入维数的影响 C_CMethod.m 文件涉及到时间序列分析中的两个关键参数：延迟时间和嵌入维数。这两个参数的选择对分析结果的准确性至关重要。 延迟时间是指在构建时间序列的嵌入向量时，相邻数据点之间的时间间隔。合适的延迟时间可以捕捉到时间序列中的非线性动力学特征，而过大或过小的延迟时间则可能导致信息丢失或冗余。 嵌入维数是指嵌入向量的维度，它决定了时间序列在相空间中的表示复杂度。合适的嵌入维数可以充分展开时间序列的动力学特征，而过高或过低的维数则可能导致过拟合或欠拟合。 C_CMethod.m 文件可能包含了用于确定最佳延迟时间和嵌入维数的算法或函数，例如互