规则网格

在 MATLAB 中，不规则网格时，有时需要自己动手定制一些方法，而不是单纯使用meshgrid。像IrregularMeshGridXboundaryYBoundaryNxNyKeepPointsPlotBOOL这种实例，就挺适合这类问题。它能你创建二维不规则网格，是在复杂数据时，像地理信息系统、医学成像等领域都能派上用场。程序里的算法用到了delaunay或voronoi，从散乱的数据点生成三角网格或者 Voronoi 图，适合不均匀分布的数据。Xboundary和Yboundary分别设定了网格的 x 轴和 y 轴的边界，确保你能精确控制网格的范围。KeepPointsPlotBOOL则

卫星经纬高matlab代码过采样将不规则卫星像素过采样到规则网格。输入数据格式为.mat，遵循原始Matlab代码的传统。Python可以通过scipy.io.loadmat轻松处理.mat文件。这些输入数据称为L2g文件（网格化的2级数据）。文件中包含卫星像素中心的纬度和经度，像素几何信息如像素角或椭圆轴和旋转角，以及用于进一步过滤和分组的参数。每个卫星像素的体积密度和不确定性。关键功能加载功能此功能加载L2g文件，取消定义变量的名称和格式，进行初始质量检查。输出将是准备进行过采样的变量。设置过采样域此功能可设置对L2g数据进行过采样的网格，可以是简单的纬度网格或投影网格。超高斯空间响应函数

基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster

使用Matlab开发的splitFV函数，可以将由面和顶点定义的2D或3D网格拆分为单独连接的网格块。输入参数为面(F)和顶点(V)，输出为结构数组FVOUT，其中每个元素表示一个独立连接的补丁，具有字段“ faces”和“ vertices”。该功能能够有效处理复杂的网格拓扑结构。

在屏幕上创建图形矢量时，使用MATLAB的网格功能可以有效管理图形布局。

在三维网格中进行最远采样，并保持网格的完整性。

在Matlab开发中，可以通过icoSphereMesh(n)函数生成三维单位icosphere的三角形网格。此函数的输入参数n控制了网格的复杂度，例如n=0返回12个顶点，n=1返回42个顶点，以此类推。对于大规模网格，建议将n设置为5以避免性能问题。

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

MOUSE_POINTS网格中的输入节点。Mouse_Points是Matlab函数ginput的变体，允许用户输入点。这些点将自动捕捉到网格上。该函数返回[n XY]矩阵（n为非重复节点数量，X为x坐标，Y为y坐标）。这一功能设计用户操作友好。左键单击：添加点；滚轮：放大/缩小；点击：平移；双滚轮单击：重置视图为默认；右键单击：设置新的默认视图；输入：返回[n XY]矩阵。