局部欠灶

这是FOCUSS在Matlab上最原始的程序代码，用于解决局部欠灶问题。

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

MATLAB 函数中的局部变量在函数运行结束后会释放并清除。它们仅存在于函数的工作区间中，不能被其他文件访问。调用外部程序时，该程序产生的变量也会存储在函数空间中，而不是 MATLAB 的主空间中。

局部空间自相关分析方法主要包括以下三种： 空间联系的局部指标 (LISA) G 统计量 Moran 散点图

MATLAB开发：局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。

该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法，生成 n 维随机向量的随机样本。

欠定方程组，即方程数少于未知量，在 MATLAB 中有多种求解方法。利用除法可得到具有最多零元素的解，称为最小范数解，可通过伪逆矩阵 pinv 获得。

过拟合：模型在训练集上的表现良好，但在新数据上表现不佳，泛化能力差。 欠拟合：模型未能从训练集中学习足够的信息，在新数据上表现不理想。 决策树的评估：使用交叉验证或划分数据集的方法来评估决策树的性能。

对于 3D 网格，尤其是局部深度 SIFT 和缩放不变自旋图像符的应用，这个工具箱还是挺不错的。它集成了多实用的功能，比如MeshScaleDoG局部特征检测器，和适用于 3D 网格模型的符，能够帮你快速实现特征匹配、网格等功能。工具箱内的符还能支持不同比例的自旋图像匹配，挺适合那些复杂的几何结构，是在计算解剖表面几何相似性时。你在使用前，记得先运行compile_m命令来编译一下工具箱哦。如果你在 3D 网格或做形态学，代码库的工具还是蛮有用的，功能丰富，响应也快。而且，这些示例代码支持从一些真实模型中提取特征，方便做进一步的研究和开发。推荐你看看相关文献，这些工具的论文做了详细的算法，能你

局部二值化处理是一种常见的图像处理技术，特别适用于matlab代码中的实现，其中包括了Niblack方法。