分裂Bregman算法

提供了分裂Bregman算法在偏微分图像去噪中的经典应用源代码，详细介绍了其原理和实现过程。

在Oracle数据库操作报表中，应用了能够对数据进行分裂分页的算法。

ID3 算法的决策树研究还挺有意思的，尤其是这篇文章，讲得清楚不啰嗦。它一上来就把信息增益的核心思路说透了，还了 ID3 常见的几个坑，比如多值偏向、不了连续数据这些问题。你要是做分类模型，用得多的话，这些点都挺关键。 多值偏向性确实烦人，ID3 一看到取值多的属性就两眼放光，结果经常选错“老大”。文章里提了个优化策略，加入分支信息熵，这样可以看每个分支的“杂乱程度”，更靠谱地选属性，思路还不错。 还有一个点我觉得挺实用的——它说到用属性权重来引导决策树分裂。这就像你写前端时给关键组件加z-index优先展示，谁重要谁先来，挺符合实际情况的。 而且它不是光讲原理，还真写了程序，做了优化前后的对

【细胞分裂】利用形态学算法开发的matlab源码，可用于红细胞计数，并提供了直观的GUI界面。

层次聚类的难点在于如何确定最佳的合并或分裂点。由于该过程的不可逆性，每一次合并或分裂操作都会直接影响后续聚类结果。错误的决策可能导致低质量的聚类结果，因此，优化合并和分裂策略至关重要。 为提升层次聚类的效果，可以考虑结合其他聚类技术，例如 BRIRCH、CURE 和 ROCK 等。

该算法是为了生成对Tikhonov函数的一般形式最小化器的迭代正则化近似而设计的。详细的数学工作可以在https://arxiv.org/abs/1903.07392找到。

层次聚类从包含所有点的某个簇开始，每一步逐渐分裂一个簇，直至仅剩下单个点的簇。在每一步中，我们需要确定要分裂的簇以及如何进行分裂。这种过程被称为层次聚类的分裂过程。

这个程序包装了运行多次迭代的减数分裂染色体配对选择性模拟器，获得统计上有用的结果。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出