分形维数

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。

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。

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。

Matlab编程：创建三维分形树。这个小功能是之前开发的三维外壳的扩展。

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。

嘿，前端小伙伴们，今天给你们一个挺有意思的算法，叫做基于分形维的快速属性选择算法（IFAS）。它可不是普通的属性选择算法哦，采用了分形维这种挺的方式来衡量属性的重要性，算是个新思路。如果你正好在搞数据挖掘、文档分类或者多媒体索引等领域，这个算法对你有。最有意思的地方在于，它不像以前的 FDR 算法那样需要多次扫描数据集，IFAS 只需扫描一次，节省了多时间和空间。而且，结合了后向属性选择策略和降维操作的投影特性，它的表现比传统算法要优秀得多。通过实际的图像特征数据集合和合成的分形数据集对比实验，IFAS 在性能上领先。嗯，如果你有类似的需求，可以考虑尝试一下这个算法。，IFAS 在数据上的效率

基于Matlab的内维数估计技术实现。

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

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。