AOI算法

面向序列数据的 AOI 动态规划算法，用起来还挺香的，尤其是你在搞信用卡数据挖掘的时候。AOI 方法本来就擅长找泛化特征，但之前只能没啥顺序的静态数据。现在加上动态规划，就能搞定连续的序列，能抓住那种一连好几个时间段里的模式。比如用户消费、还款、逾期这些连续动作，全都能一锅端。 银联的信用卡数据那块，场景就挺典型。比如你想找出“连续三个月逐步提高额度又没逾期的用户”，以前用普通算法要不就是太粗，要不就是太慢。这个算法就可以通过动态规划，把连续K个区间的泛化特征统统挖出来，还挺高效，响应也快。 用的时候注意一点：AOI 本身还是挺依赖特征归纳质量的，前期数据预要下点功夫。还有，K 值的选取挺关键

此界面允许您快速执行影像处理功能，测试和验证AOI技术，包括预处理、色彩转换、二值化、滤波器等功能。您可以查看原始图像、处理后的图像和直方图，并按顺序执行功能列表。使用G Code可以导出程序码。此版本将不再更新和维护，因此某些功能可能不完善，请谅解。未来版本将通过新的APP Designer推出。

这份代码是手稿“Finding the Exact Distribution of (Peak) Age of Information for Queues of PH/1/1 and M/PH/1/2 Type”中算法的MATLAB实现，专用于在单源状态更新系统中准确查找AoI和PAoI的分布。包含两个MATLAB函数，一个示例脚本演示这些函数的操作，以及一个特定示例的输出及三个实时脚本。两个实时脚本逐行显示函数的操作步骤，第三个“demo.mlx”根据滑块控制的数据包抢占和替换概率绘制AoI和PAoI的累积分布函数。

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

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！