随机矩阵

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

介绍了如何使用MATLAB开发生成具有二项式分布的随机二项式矩阵的过程。生成的矩阵可以是方形或非方形，用户可以输入矩阵的行数、列数以及与生成概率相关联的概率参数。输出包括生成的随机二项式矩阵的详细过程和所选矩阵的摘要。

RANDBLOCK - 用于MATLAB开发的功能，可将矩阵M按指定大小的非重叠块S分隔并进行混洗，以实现随机化。M可以是任意维数的数值或元胞数组。返回的索引I和J可用于重新排列数据，使得R等于A(I)且R(J)等于A。详细使用示例包括对向量和二维矩阵的应用。

我们展示了一种在每个相关系数边界内使用均匀随机变量分布生成相关矩阵的技术。该方法按顺序计算理论界限，适用于基于系数边界的相关矩阵生成。详细内容可参考Kawee Numpacharoen和Amporn Atsawarungruangkit的研究（2012年9月20日），可在SSRN获取：http://ssrn.com/abstract=2127689。

在Theano上进行的DeepWalk由Brian Perozzi开发，支持在多个GPU上进行分布式训练。现在采用Keras构建模型的灵活版本。随着Keras现在支持TensorFlow作为后端，这使得训练图形嵌入变得更加简便。

Scot McNeill于2013年开发了Hankel矩阵(BMDHM)工具箱，用于从环境随机数据执行模态识别。首先，在6dof_rand_hm文件夹中运行示例bmid_6dof_rand.m以进行6 DOF模拟。如果需要进行模拟数据文件的加载，则需要控制系统工具箱。任何使用BMDHM方法或此工具箱中其他工具发表的作品，均需引用以下参考文献：McNeill, S.，“一种结合盲源分离和状态空间的模态识别算法实现”，信号与信息处理杂志4(2)，173-185，2013年。特别感谢Alle-Jan van der Veen提供的wsf_AB代码。

这个函数实现了一种交换算法，如Stone和Roberts (1990), Oecologia 85:74-79中所述。数据矩阵按站点（岛屿）为行，物种为列组织。函数适用于二进制矩阵，能够保持行和列的总和不变。调用方式为swap(matrix,1000)，执行指定次数的随机交换并返回混洗后的矩阵。对于每次交换，函数随机选择两行和两列，并交换列中的0和1。作者为Brice X. Semmens (semmens@u.washington.edu)，欢迎评论和改进。

这是一个利用MATLAB App Designer开发的随机点名系统。该系统使用简单的界面设计，能够读取预设的姓名列表，并随机选择一个姓名显示。它涵盖了MATLAB App Designer的基本应用，包括参数传递、文本框内容设置以及状态指示灯的应用。这个工具适合教育和培训场景，为教师和培训师提供了一种便捷的随机点名解决方案。

数据矩阵：n个数据点具有p个维度相异度矩阵：n个数据点，仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的