极值统计

CM3过程专注于功能数据字段的极值和离散数据字段的M4过程建模时空依赖结构。随着给定数据集，软件能够估计尾部依赖的长度、极值模式的数量以及模式及其相对发生频率。它提供了一个完整的建模框架，模拟不同模式，使用户在应用到真实案例之前能够优化参数。软件包含五个演示文件，其中包括电价应用程序。通用例程涵盖Medoids（PAM）聚类、非参数Frechet标准化以及经典运行估计器的极值指数。

函数极值的优化方法用 MATLAB 搞定，效率还挺高的。直接搜索法虽然简单，但在函数复杂的时候，就得靠点靠谱的优化算法，比如梯度下降法或者牛顿法。用 MATLAB 内置的 fminbnd，你可以快搞出极小值在哪，不用自己敲太多数学推导。 目标函数也不复杂，像 f(x) = x^4 - 8x^3 + 16x^2 - 2x + 8，直接跑几行代码就能搞定。要是函数更复杂，图像先画出来，极值位置心里就有数了，效率也上来了。 而且 MATLAB 自带的polyder、roots这些函数配合用，导数求解、根找极值点都蛮方便的。再结合 linspace 生成点集，用 min 挑极小值，响应也快。 不过直接

MATLAB 做极值？那还真得说说这个 MatexMatlabeXtremes 公司的项目，挺有料的。Demo1.m到Demo5.m这些文件是演示脚本，涵盖了从数据读取到结果展示，比较适合刚上手或想复现模型的朋友。 极值理论是核心，你可以用这个工具箱跑出极值分布拟合，做参数估计，甚至预测未来的极端事件。比如暴雨强度啊、金融市场崩盘之类的，都能用得上。 像extremeblocks.m这种函数，名字就挺直白，是用来时间序列的极端值块，方便后面建模。聚类方面也有支持，KMedoidshort.m算是K-means的“亲戚”，但更适合做带有异常值的数据分组，稳得多。 要测数据之间有多像？用Dista

Matlab源代码优化无约束多维极值问题具有经典价值。

霍姆斯（JW Holmes）详细介绍了广义极值（GEV）分布的理论，并在其著作《结构的风荷载》中应用了极风速数据。介绍了使用Matlab统计工具箱和非统计工具箱分别计算GEV分布的方法，并提供了相关示例和代码。其中包括两个核心函数fitGEV.m和mygevcdf.m，以及一个Matlab Livescript文件Documentation.mlx，展示了从数据处理到结果展示的完整过程。

数据预里的 NDVI 极值提取，用 ENVI 配合直方图，效率还挺高的。像素值小于-0.1或大于1的先掩膜掉，直接用[5%-95%]的累计频率区间来确定极值，省了不少事。嗯，直方图累计法在遥感数据时还蛮实用的，尤其是图像偏大的时候，能有效去掉异常值。如果你也在搞 NDVI，不妨试试这个思路，响应快，逻辑也简单。ENVI 表达式的用法建议多练练，配合脚本化更带劲。

新的函数extr.m专门分析给定的实向量，准确捕获样本序列中的极值位置。返回一个元胞数组，包含最大值和最小值的逻辑向量。函数设计考虑低内存需求和高程序执行速度。使用方法： L = extr(x); % 寻找实向量x中的局部极值% ..... 其中L是包含最大值和最小值位置的元胞数组{L(1), L(2)}。处理时间的优化使得其在高效数据处理中具有显著优势。在某些情况下，为了快速处理，用户可选择： L = extr(c,0); % 寻找潜在的局部极值。

matlab 的鱼群算法求多元函数极值的演示视频，操作步骤挺清楚，代码运行过程也一目了然。用人工鱼群算法去找极值，挺适合刚入门或者想了解这个算法的你。源码可以直接进主页下载，省得自己一步步搭环境，挺方便的。 鱼群算法的收敛速度还不错，运行几次基本能找到多元函数的极值点。比起粒子群和蚁群，鱼群算法有时候在复杂函数上更灵活，比较不会轻易卡在局部极值。，参数设置要稍微花点心思，像step、visual这些参数调整得合适，效果会更好。 想深入可以看看相关资料，比如人工鱼群算法的 Matlab 实现、粒子群算法的非线性优化，还有神经网络结合粒子群的例子，网上都有。推荐几个资源，像人工鱼群算法的 Matl

分治法探寻序列极值 核心思想 分治法将问题分解为规模更小的子问题，递归求解子问题，最终合并子问题的解得到原问题的解。应用于寻找序列的最大值和最小值，其步骤如下： 分解: 将序列划分为两个子序列，直至每个子序列只包含一个元素。 求解: 递归地求解每个子序列的最大值和最小值。单个元素的子序列，其最大值和最小值即为该元素本身。 合并: 比较左右两个子序列的最大值，取较大者作为当前序列的最大值；比较两个子序列的最小值，取较小者作为当前序列的最小值。 算法分析 时间复杂度：分治法将序列不断二分，递归树的高度为 log2n (n 为序列长度)。每层进行常数次比较操作，故时间复杂度为 O(nlogn

中文情感里的情感词汇库资源，极值表算是比较实用的一类。基于词典的方法情感，不需要大量训练数据，直接就能上手。而且它还结合了像知网 Hownet和NTUSD这类成熟词典，覆盖面挺广，词性也得比较细。你想要快速跑个评论分类、微博倾向判断，用它省事多了。词语、句子、段落级都能用，灵活性蛮高，像你要电影评论、产品评价，直接扩展出行业词典就更精了，提升还挺。哈工大的《同义词词林》也能用，拓展词表的覆盖率。而且你看它结合MySQL结构，还有一堆相关优化资源，比如数据库里的同义词设计、视图应用，配合起来效率也不错。链接也一应俱全，情感的词典汇总、情感词优化代码这些都能直接上手。如果你正在做中文文本的情感，尤