二元分类

利用Matlab进行二元阵列天线的开发。探讨二维阵列天线的三维方向图及其应用。

二元自性理论概述。

基于决策树、随机森林、支持向量机和k-最近邻等方法，探讨了二元类和多类数据挖掘分类技术，评估了分类器在训练-测试数据集上的准确性、F分数和灵敏度，分析了不同数据划分比例对分类器性能的影响。

本项目实现了Adaboost方法，利用一系列弱分类器集成强二元分类器。我们选用决策树桩作为弱分类器，展示了在合成数据集和包含数字图像的MNIST数据集上的分类效果。

数组扩展的二元运算，在 MATLAB 里用得顺手的一个工具就是 BAXFUN。嗯，说白了，它就是把 BSXFUN 的功能做得更灵活一些，支持你搞更复杂的数组扩展操作。你只需要传一个函数句柄，比如 @plus 或 @times，两个数组直接上，它会自动帮你维度上的对齐问题。 启用 数组扩展(AX) 的操作也比较简单，加两个参数 SHIFTA 和 SHIFTB，你可以控制数组在维度上的“左移”或“右移”。这在高维数据时有用，是矩阵广播不太够用的时候，能省不少 reshape 的麻烦。 这个函数其实是 ArrayLab 工具箱 里的一个小工具，跟 MULTIPROD 和向量代数工具一起搭配用，效果挺

Hopfield 网络这个概念其实蛮有趣的，想了解它的应用吗？Hopfield 网络是 John J. Hopfield 在 1982 年提出的，它本质上是一个可以模拟大脑神经元交互的人工神经网络。它最大的特点就是具备强的记忆功能，能用来做模式识别和优化问题的求解。适合做一些二元向量的，像是图像恢复、错误纠正编码这种实际应用。你在 MATLAB 中可以方便地实现它，基本步骤包括初始化权重矩阵、状态更新、能量函数计算等，是通过 Hebb 学习法来训练权重矩阵，挺。你只要通过不断迭代网络的状态，就能找到一个稳定的模式，基本就完成了一个有效的模式检索。对了，MATLAB 的强大工具让这个过程变得挺直

对于给定的二元隐函数F(x,y,z)=0，我们需要求其导数。

MOGA-NSGA3是一种基于第三代非支配搜索的遗传算法，用于训练Stillinger-Weber力场以进行热导率模拟。在src文件夹中，您可以找到NSGA-III例程（nsga3.c）和管理GA工作流程的代码（ga.c）。Makefile文件位于src/..目录下，用于编译二进制文件ga和moga。var.in包含NSGA3-MOGA程序所需的输入参数，hyperplane.in则包含用户提供的n维空间参考点列表，用于指导NSGA-III算法。使用UTIL文件夹中的MATLAB文件ReferencePointGenerator.m可以生成均匀间隔的参考点列表。请参考Example文件夹中的示

近年来，数据挖掘领域取得了显著进展，主要得益于数据分析技术的快速发展。二元分类技术作为数据挖掘的重要分支，能够根据特定标准将数据分为两类。针对这一领域的不同需求，已经涌现出多种统计和机器学习算法。选取了一组分子作为案例，展示了一种基于新测量功能的二元分类方法，该方法通过可靠性计算与传统算法有所不同，提升了分类准确度。研究表明，该方法在分子数据集上的f度量超过了70%。

这个函数实现了一种交换算法，如Stone和Roberts (1990), Oecologia 85:74-79中所述。数据矩阵按站点（岛屿）为行，物种为列组织。函数适用于二进制矩阵，能够保持行和列的总和不变。调用方式为swap(matrix,1000)，执行指定次数的随机交换并返回混洗后的矩阵。对于每次交换，函数随机选择两行和两列，并交换列中的0和1。作者为Brice X. Semmens (semmens@u.washington.edu)，欢迎评论和改进。