最相似点

这个存储库提供了在以下论文中描述的“最相似点”和“可变形最相似点”范例中开发的算法的数据和源代码：IMLP：Seth D. Billings，Emad M. Boctor和Russell H. Taylor，“迭代最相似点注册（IMLP）：一种用于计算最佳形状对准的稳健算法”，PLOS One 10（3）：e0117688（2015）；IMLOP：Seth D. Billings，Russell H. Taylor，“迭代最有可能的定向点注册”，医学图像计算和计算机辅助干预，计算机科学讲义8673：178--185（2014）；G-IMLOP：Seth D. Billings，Russell

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效

[MATLAB实例]符号计算函数最值点渐近线拐点源码下载链接。这个项目展示了如何使用MATLAB进行符号计算，找到函数的最值点和渐近线拐点。

适合SQL初学者的最简单入门指南。

在Matlab图像检索中，对图像进行处理和匹配，以评估它们之间的相似性。

通过C++编程语言实现了数据挖掘中的K最邻近算法。

MySQL详细的使用手册，涵盖了该数据库系统的各个方面。

这是一份结构清晰的SQL教程，内容层次分明，涵盖了各种SQL语句和函数，每个部分都配有详细的实例，是学习SQL的绝佳资料。

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

海量数据相似度计算的方案挺适合需要快速大量文本数据的场景。你可以利用这个工具，快速算出文本之间的相似度，满足动态计算的需求。举个例子，如果你需要对海量的文章、评论或日志进行相似度，这个工具就能帮上大忙。它不仅支持文本计算，还能扩展到图像、数字等多种数据类型。使用起来也简便，响应速度快，挺适合需要高效的项目。更棒的是，它能应对不同格式的数据，像 Excel、MySQL 都可以好地配合。要注意的就是计算精度和性能之间的平衡，合理设置参数能获得更好的结果哦。