指标跟踪

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。

Matlab 的图像功能真不是盖的，做目标跟踪这种活儿还挺顺手。利用它视频帧、提取目标特征、跟踪移动轨迹，整个流程跑起来还挺流畅，适合用来做个 demo 或小项目练练手。哦对了，像那种交通监控、行人识别场景也完全能用上。 图像那块，matlab 自带的工具箱挺齐全，啥vision.ForegroundDetector、blobAnalysis都有，结合 UI 做点交互也不是难事。比如你想让用户点一下选目标，用个imshow加ginput就行，响应也快，代码也简单。 我还挖了几个不错的参考，像Matlab 图像目标跟踪这篇就挺直白，基本能跑通。还有个交通视频目标跟踪系统，场景接地气，推荐你看看。

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigi