动态加权

动态加权综合评价模型的代码，蛮适合做数据评价的。如果你对空气污染这种多因素综合评价感兴趣，这段代码可以帮你节省不少时间。代码注释详细，逻辑也清晰，完全可以拿来直接用。是用到动态加权和 Borda 排序这块，挺实用的。对了，代码跑的案例是某城市的空气污染情况，换成你自己的数据也没问题。学习这种评价模型，对研究城市治理或环境保护的小伙伴来说，还是有的。

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。

matlab编程-加权平均数。计算输入向量的加权几何、算术或调和平均值。

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

为 S3 类 studentS3 创建 mean 泛型函数，计算加权平均成绩。函数接收一个 studentS3 对象，返回加权平均分。

这篇文章介绍了在Matlab中使用的反距离加权插值方法，重点控制了权重在30以下的应用技巧。

探讨LDPC算法中各种改进的比特翻转方法，包括加权比特翻转算法和BF算法。

如果指数大于0，则加权较低索引上的值更重；如果指数小于0，则加权较高索引上的值更重。当指数等于0时，此函数是nanmean的较慢版本。输入参数：inputMat - 待处理的矩阵；exponent - 指数加权的程度，默认为2；dim - 求平均值的维度，默认为第一个维度。输出：返回在不考虑NaN值的情况下的平均值。