峭度

这是一个简单的Matlab程序，用于计算一维时间序列的偏度和峭度值，特别适合初学者使用。程序设计简洁明了，方便他人直接应用。

偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度，由样本偏度系数表示。

已知系统的开环传递函数为num=1，den=[1,0.4,1]，通过MATLAB求解系统的相角裕度和增益裕度。执行命令[bode(num,den)]得到频率响应曲线[mag,phase,w]，然后使用[margin(mag,phase,w)]命令获取系统的相角裕度和增益裕度[gm,pm,wcg,wcp]。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

偏度峰度检验法计算器，用于计算偏度和峰度。

Breakaway是微生物多样性统计分析的领先软件包。最新版本已实现最新和最大的丰富度估计，以及最常用的估计。了解微生物多样性的驱动因素是微生物生态学的重要前沿领域，调查微生物生态系统样品的多样性是任何微生物组分析的共同步骤。Breakaway专注于丰富度估计，而另一个软件包DivNet则侧重于香农、辛普森和其他α多样性指数以及一些β多样性指数。Breakaway经过重大更新，使其更现代、更易于使用且更强大。如果您以前享受的Breakaway功能已不存在，请提交问题报告！引用Breakaway所述R包Breakaway实现了许多不同的丰富度估计。如果您使用它们，请引用以下内容：breakawa

在通道设计中，管壁粗糙度会影响流体的流动特性。为了考虑粗糙度对压降计算的影响，需要对压降公式进行修正。修正方法是引入粗糙度系数，将实际管道中带粗糙度的压降换算成等效光滑管道中的压降。

数据矩阵：n个数据点具有p个维度相异度矩阵：n个数据点，仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式

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层次聚类算法 层次聚类算法通过逐步合并最相似的群组来构建层级结构。起始状态下，每个对象都被视为一个独立的群组。在每次迭代中，算法计算每两个群组之间的距离，并将距离最近的两个群组合并为一个新的群组。此过程不断重复，直到只剩下一个群组。 层次聚类算法的合并过程可以用树状图直观地表示，称为层次聚类树状图。树状图展示了合并过程和中间聚类的形成过程。 由于层次聚类算法的计算复杂度为 O(n² log n)，内存消耗为 O(n²)，其中 n 为对象个数，因此不适用于大型数据集。 k-means 分割聚类算法 与层次聚类算法相比，k-means 分割聚类算法预先确定了生成的聚类数量 (k)，从而减少了计算量