加权有向图

在某段时间内，加权有向图G2的邻接矩阵W定量模型显示，增加1单位导致下一时段的相关单位增加wij，其中wij的数值为0.3、1、1.5、1.2、0.8、-2、-0.7、-0.5，涵盖了节点v1至v6。

有向图计数优化版，简单来说，是一种通过深度优先搜索（DFS）来计算有向图中特定节点数量的高效算法。不同于传统的拓扑排序或并查集方法，这个优化版直接利用 DFS，省去了额外的复杂结构，效率比较高。算法核心有三个：1. DFS 找环，2. 计算环的长度，3. 遍历非环节点。实现时，通常通过栈或递归的方式来进行 DFS，确保每个节点只被访问一次。对于前端开发者来说，这种方法不仅提高了计算效率，也有助于理解图论和算法设计。值得一提的是，实际应用中，要注意如何判断环的存在，避免重复计数。若你正在开发相关图算法，可以尝试这个方法，看看效果如何。

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。

评估有向图与无向图在连接方面的特性。

matlab编程-加权平均数。计算输入向量的加权几何、算术或调和平均值。

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

动态加权综合评价模型的代码，蛮适合做数据评价的。如果你对空气污染这种多因素综合评价感兴趣，这段代码可以帮你节省不少时间。代码注释详细，逻辑也清晰，完全可以拿来直接用。是用到动态加权和 Borda 排序这块，挺实用的。对了，代码跑的案例是某城市的空气污染情况，换成你自己的数据也没问题。学习这种评价模型，对研究城市治理或环境保护的小伙伴来说，还是有的。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

判断图的连通性，用 Python 写其实挺好上手的，尤其是配合 NetworkX 这个库，简直是图论入门的好搭档。课程里的思路也比较清晰，先讲 有向图 和 无向图 是啥，再一步步带你撸 DFS 和 BFS，手把手教你写判断逻辑。 图的遍历方式你应该不陌生，深度优先就是一条路走到黑，广度优先则是按层推进。你可以理解成 DFS 像探险，BFS 像排队办事，各有用途。连通性判断这块，思路其实就两个：图是不是能“一口气”走完所有点；如果不能，它断了。 代码部分挺简洁，用 nx.Graph() 和 nx.DiGraph() 创建图结构，加个几条边，直接调 is_connected() 或 is_stro