鲸鱼算法

鲸鱼算法是一种基于鲸鱼捕食行为的优化算法。它分为搜索猎物、包围猎物和气泡攻击三个阶段。

MATLAB lm算法代码WhalePhotoID MATLAB存储库中的内容，专注于基于MATLAB的鲸鱼照片识别。该代码尚未经过清理和优化。运行此代码的主要脚本是matching_siftbased_with_reduction。输入应包含目录DIRNAME，其中包含.jpg格式的鲸鱼图像及其内部鲸鱼掩码的子目录masks。输出包括.mat和.xls文件中的匹配结果，以及.png文件中的匹配可视化。

使用matlab编程优化WOA鲸鱼优化算法及其测试函数。

【优化算法】利用鲸鱼算法WOA优化目标的Matlab源代码下载

该程序利用鲸鱼优化算法，实现了二维斜板模型下自电位异常数据的模型参数估计。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。