非局部算法

黄金分割法MATLAB代码文件PNLM: 修剪非局部均值是我在IISc Bengaluru电气工程系根据论文完成的项目。修剪非局部均值（PNLM）是一种去噪算法，通过黄金分割搜索计算，在非局部均值计算中丢弃低于特定阈值的小权重。在实验中，该算法表现良好，附带的演示文件证明了其有效性。演示采用mex代码编写，比MATLAB代码更高效。详细使用说明已包含在演示文件夹中。Mex代码结合了C和MATLAB，提高了执行效率，特别适合需要快速执行的应用。要运行mex文件，请确保安装了与您的MATLAB版本兼容的MinGW编译器，并进行相应的设置。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

MATLAB中的局部线性嵌入（LLE）算法是一个常用的数据降维工具，通过保持局部数据点之间的线性关系来实现降维。官方源码提供了详细的实现和案例，帮助研究人员和开发者理解和应用该算法。

非频繁模式的关联算法，挺适合做冷门行为的挖掘。以前总关注那些“老是出现”的组合，像超市里牛奶和面包那种。但有时候，正是那些“不常见”的搭配，才更有意思。比如，一个用户平时啥都不买，突然买了防晒霜和登山杖，是不是藏着点故事？

非负矩阵分解方向的文章具有一定参考价值，推荐有兴趣的读者阅读学习。

为了改进传统图像放大算法的局限性，通过统计分析图像像素变化特点，将图像划分为平滑、纹理和边缘区域，并基于局部多项式逼近方法提出了新的图像放大算法。该算法利用置信区间交集法则将图像分割为同态区域，分别对每个区域进行多项式拟合和过采样处理以实现局部放大，同时采用局部平滑技术减少边缘锯齿效应。实验结果表明，与传统插值算法及已有的自适应插值算法相比，本算法显著提高了图像的视觉效果和适用性。

利用 Perl 编程语言实现了两种经典的序列比对算法：用于全局比对的 Needleman-Wunsch 算法和用于局部比对的 Smith-Waterman 算法。 相关代码已开源，可通过以下链接获取： https://github.com/GouXiangJian/two_seq_alignment

这是一个基于MATLAB实现的NSGA-II算法的非支配排序部分。该算法由K Deb、A Pratap、S Agarwal、T Meyarivan在“一种快速而精英的多目标遗传算法：NSGA-II”(IEEE进化计算汇刊，2002年)中提出。

基于局部回归线的二维轮廓平滑算法 此方法针对由一系列有序点集定义的二维区域轮廓进行平滑处理。算法的核心思想是将每个轮廓点投影到其邻近点的局部回归线上。 算法步骤： 确定邻域范围： 对于每个点，选取其左右两侧N个相邻点，形成包含2N+1个点的邻域。 计算局部回归线： 利用线性回归方法，基于选取的邻域点计算出局部回归线。 投影点： 将当前点投影到计算出的局部回归线上。 遍历所有点： 对轮廓上的所有点重复步骤1-3，实现轮廓的平滑处理。 参数选择： N值决定了平滑程度，N越大，曲线越平滑。然而，过大的N值可能导致细节信息的丢失，尤其在拐角处。 为了避免过度平滑带来的问题，可以采用高斯加权最小二

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