维数灾难

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

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。

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。

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。

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

本程序用于计算差分盒维数，仅适用于N*N图形。差分盒维数是一种描述图形复杂度的数学工具，常用于分形分析。 步骤：1. 输入一个NN的二维数组，代表待分析的图形。2. 使用差分盒算法计算不同尺寸的盒子覆盖图形，得到盒子数量与盒子尺寸的关系。3. 通过对数关系拟合，计算出差分盒维数*。 MATLAB实现： function D = box_counting(img) % img 为输入的二值图像（0和1组成的矩阵） N = size(img,1); max_box_size = N; box_sizes = 2.^(0:log2(N)); % 定义不同尺寸的盒子大小

Active Directory 作为企业 IT 架构的关键组件，其可用性至关重要。制定全面的灾难恢复策略，确保 AD 在意外中断后能够快速恢复，对于业务连续性至关重要。 核心要素： 定期备份: 建立严格的备份计划，定期备份 AD 数据库、系统状态数据以及其他关键配置信息。 异地存储: 将备份数据存储在异地位置，以防止单点故障。 恢复测试: 定期进行恢复测试，验证备份的完整性和恢复流程的有效性。 文档记录: 详细记录恢复流程，包括步骤、责任人和联系信息。 灾难恢复方案应涵盖以下方面： 人员角色和职责: 明确定义灾难发生时各团队和人员的职责。 沟通计划: 建立有效的沟通渠道，确

这份Matlab源代码用于计算图像及其他信号的盒维数。它支持1D、2D和3D信号的计算。用户可以通过demo快速了解其使用方法。

Matlab开发-Minimumembeddingdimension。采用伪近邻方法来计算数据集中的最小嵌入维数。