稀疏异常

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

毕业设计的 MATLAB 算法库，内容还挺实在的。都是稀疏表示方向的经典算法，源码整理得蛮清楚，变量命名不乱，注释也到位，直接跑没啥坑。适合那种时间紧任务急的时候用，能帮你省不少调试时间。 MATLAB 的工具类源码，整理得还挺全，像OMP、K-SVD这些稀疏编码的经典算法都有，关键是配套函数都封好了，不用自己搭一堆框架，拿来即用，挺省事。 每个函数都能独立运行，调用关系不复杂。比如你要做一个图像压缩实验，直接改下路径，喂进去数据就行。测试也比较充分，能跑通。哪怕对 MATLAB 不太熟，也能快上手。 文件结构简单清晰，main.m就是入口脚本，运行逻辑都串好了。不需要翻半天逻辑才能找到主函数

稀疏建模里的神器——SLEP 工具包，你如果常在搞信号、图像识别或者搞机器学习模型压缩，那它你得试试。它其实就是一堆高效的稀疏表示算法，封装得比较利索，直接在 MATLAB 里就能跑，省事还省心。 L1 最小化、LASSO、岭回归这些常见操作它都搞定了，还有IHT那类迭代算法也能跑。甚至连高斯过程回归这种非参数方法也打包在内了，功能算是比较全的。 要用也不难，几行代码就能起飞： %加载数据 data = load('your_data.mat'); %定义模型 model = 'l1'; %设置参数 param.lambda = 0.1; %运行 SLEP 求解 solution = slep

利用 Python 和稀疏矩阵技术，处理谷歌公开网页数据 (http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz)，高效计算网页 PageRank 值。

异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。 异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。 对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。 如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。 除了这些，还有多与异常检测相关

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。

稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）是机器学习和统计建模中广泛应用的方法，尤其在高维数据处理和预测分析中占据重要地位。这个MATLAB程序专注于实现SBL理论，帮助用户有效处理数据，实现准确的参数预测。程序包括数据预处理、模型定义、后验概率推断和超参数设置等核心步骤，以及在电气领域和数据处理中的应用场景。