样条图

图5.1展示了函数依赖图，其中关键属性集为{Q}。共有4条回路，但IBI和BOB不是独立回路，而SDS和IBOBI是独立回路。因此，共有M=2*3=6个候选码。每个候选码包含N=1+2=3个属性，因此R的所有候选码为：QSI，QSB，QSO，QDI，QDB，QDO。例如，假设R=(X，Y，Z，W)，F={W→Y，Y→W，X→WY，Z→WY，XZ→W}，求解R的所有候选码。解析如下：（1）Fm={W→Y，Y→W，X→Y，Z→W}；（2）详细的函数依赖图见图5.2，其中关键属性集为{X，Z}，R只有一个惟一的候选码XZ。多属性依赖集的候选码求解法可以参考算法5.9。

在使用线性、logistic和cox限制性立方样条图时，数据的应用分析至关重要。这些方法在统计建模中扮演着重要角色，帮助理解数据的复杂关系和趋势。

R 语言的限制性立方样条图是数据可视化的利器，适用于绘制复杂的回归模型图。它能你更好地理解变量之间的非线性关系。通过R的rms包，你可以轻松绘制出精美且具有较高解释性的图形。就像画图的工具箱，学会它能让你在数据中省时又省力。你可以用它来展示线性回归模型，或者在多变量时呈现更细致的数据趋势。推荐给你，如果你有线性回归或者模型拟合的需求，使用这个方法会让你的结果更直观哦。

MATLAB 的样条插值项目，功能比较实用，代码也挺清晰，适合平时搞数据拟合或者信号的你。项目核心是用函数搞定平滑曲线生成，整个过程从节点设置到系数求解都有体现，挺系统的。里面还有可视化部分，能直观看到插值效果，对比一下原始数据点，效果一目了然。 如果你之前用多项式拟合，觉得曲线不够平滑，那这个就合适。它用多个三次多项式拼接成整体曲线，连导数都能保持连续，平滑度自然就上去了。 项目里的示例代码也比较接地气，比如直接传一组(x, y)数据进去，用spline(x, y, xx)生成新点，几行搞定。想搞自定义样条、控制边界条件？项目里也有扩展代码，适合进阶用户研究。 还有文档讲得蛮清楚，从插值步骤

使用薄板样条执行界标翘曲。 特性：- 支持任意控制点- 允许正则化- 从对应的pair中估计warp参数

提供Matlab代码实现B样条曲线逼近。

这段Matlab代码用于对一组数据点进行二次样条插值。

FastBsplineclass 的 B 样条效率挺高，适合你在 MATLAB 里做拟合、插值或者曲线建模那类事。核心是fastBSpline.m，速度快，参数自由，还能任意阶非均匀样条，灵活性相当不错。 用过TryBSpline.m就知道，上手还挺容易的，里面例子清晰，适合刚接触 B 样条的人玩一玩。参数设置、绘图展示都一应俱全，调一调就能看到变化。 MEX 支持也挺到位的，CompileMexFiles.m能把那些.c源码编译进来，比如evalBSpline.c和evalBin.c，大数据的时候，性能提升一截不止。像mexmetypecheck.c这种类型检测的代码也考虑到了，接口上基本不

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

利用 MATLAB 开发了一维数据的自由结点样条最小二乘逼近方法。