e-greedy n-armed bandits 算法 MATLAB 实现

10-Armed Bandit Testbed: This script uses the greedy algorithm to simulate a testbed of 10-armed bandits. The setup involves 2,000 randomly generated k-armed bandit problems with k = 10. For each bandit problem, the action values, q*(a) for a = 1, 2, ..., 10, are selected from a normal distribution

MATLAB函数hb_imageScramble可以通过N x N马赛克对输入的图像矩阵进行加扰处理。这个函数在处理任何图像时都能有效实现加密需求，参数nSection控制马赛克块的大小。使用示例：加载图片并设置showOption为true，然后调用hb_imageScramble(img, 5, showOption)即可实现5 x 5加扰。

这个MATLAB脚本采用分治法解决了受n体扰动影响的单个重力辅助行星际轨迹问题。该方法适用于地球出发、金星飞越和火星到达轨道的优化。“腿”之间的每个优化过程都利用了SNOPT非线性编程算法进行优化。行星星历数据基于JPL开发的DE421星历。该文档即将发布。

N皇后问题是将N个皇后放置在一个NN的棋盘上，确保每个皇后都不会相互攻击：即每行、每列和每条对角线上都只有一个皇后。这个问题最早提出于1848年，最初仅考虑了8个皇后，随后在1850年推广到了NN板上放置N个皇后的情形。本代码使用Chessboard.m函数创建N*N的棋盘，然后Queens.m脚本通过确保每个皇后在唯一的行和列中来解决问题。然后代码会检查是否有皇后位于同一对角线上，如有则重新布局皇后位置。这是一种轻微暴力破解的解决方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

本程序提供LMS算法的简洁MATLAB实现，适用于各种滤波和自适应信号处理应用。其易用性和效率使其成为快速原型设计和算法评估的宝贵工具。

这篇文章介绍了如何使用Matlab编写Dijkstra算法，输入包括一个图矩阵（包含N个节点，大小为N*N）、源节点编号和目标节点编号，输出为节点路径和对应的距离。Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法，通过逐步扩展最短路径集合来实现路径计算。

使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。

基于MATLAB的SURF算法源代码，经过验证可靠。SURF算法是在SIFT基础上的改进，采用滤波盒替代DOG运算，将特征点维数从128维降至64维，保持高准确率和鲁棒性的同时，显著提升了计算速度。