方形邻域

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

方形邻域加速离群点检测：一种基于密度的全新方法 ODBSN算法作为一种快速识别离群点的方法，将DBSCAN算法中的邻域形状改造为方形，并结合了网格算法的优势，从而快速排除密集方形邻域中的非离群点数据。与传统的网格划分方法不同，ODBSN算法采用邻域扩张策略，有效避免了“维灾”问题，提升了算法在高维数据上的适用性。此外，ODBSN算法引入局部偏离指数，不仅可以准确识别离群点，还能量化其偏离程度，为数据分析提供更丰富的信息。理论分析和实验结果均表明，ODBSN算法在处理不同形状分布和密度的数据时表现优异，识别效率显著优于LOF和DBSCAN等传统算法。

Matlab编程-8邻域算法。简单的函数实现。

利用matlab .m文件生成方形图片，横坐标随坐标变化，纵坐标随饱和度变化。

RootExplore_v2.21.1方形.apk是一款功能强大的文件管理应用程序，它允许用户轻松浏览和管理他们设备上的文件和文件夹。这款应用支持多种文件操作，包括复制、粘贴、重命名和删除。用户可以通过RootExplore_v2.21.1方形.apk下载将其安装到他们的设备上，以便更方便地管理他们的文件系统。

Matlab中的邻域均值滤波技术涵盖了两种处理边界情况的方法：边界处理时限制在图像内部和超出边界时用0填充处理。

在图8.33中，展示了24种不同的邻域分析窗口类型，每一种都有其独特的特点和适用场景。这些窗口类型在MATLAB中的应用能够为各类数据分析提供全面的解决方案。

此代码提供了Matlab实现的论文“通过最佳邻域重构的高光谱波段选择”，刊载于IEEE地球科学与遥感事务（T-GRS），DOI：10.1109/TGRS.2020.2987955。demo.m展示了一种简单直接的方法来运行ONR算法，评估.m提供了易于扩展的代码框架，以评估不同数据集上的不同波段选择方法。运行评估.m可获得分类精度曲线。为了成功运行评估.m，需首先安装适用于Matlab的Libsvm。另外，如果要在印度松树之外的数据集上评估算法，还需提前下载相应数据集。Libsvm链接：高光谱图像数据集链接：印度松树数据集、帕维亚大学数据集、盐沼数据集、KSC数据集、博茨瓦纳数据集。如果使用我

在离群点检测领域，传统LOF算法在高维离散数据检测中精度较低，且参数敏感性较高。为了解决这一问题，提出了NSD算法（Neighborhood System Density Difference）。该算法基于密度差异度量的邻域系统方法，具有较高的检测精度和低参数敏感性。NSD算法的核心步骤如下： 截取距离邻域计算：首先计算数据集中对象在截取距离内的邻居点个数。 邻域系统密度计算：其次，计算对象的邻域系统密度，从而确定对象与邻域数据间的密度差异。 密度差异比较：通过比较对象密度和邻居密度，评估对象与邻域数据趋向于同一簇的程度，判断离群点的可能性。 输出离群点：最终识别出最可能是离群

邻域统计分析是一个邻域函数，其作用在于计算输出栅格数据集中的每个位置的值。这一值基于输入数据中相应位置的邻域单元所产生的函数结果。通过邻域统计分析，用户可以在单一数据集中根据指定的单元值组（包括预测单元的邻域）执行趋势分析。例如，寻找优势种（种数）或类别数（种类）等。这种方法相当于在数据上应用过滤器，确保包含在邻域内的单元都参与运算和处理。