它能做什么： 将 n 维数组转换为表格。 第一个维度定义表的行维度，其他维度作为附加行粘贴在下面。 为了对维度进行编码，需要为每个维度创建一个附加列。 数组中的值存储在“值”列中。
动机： 科学数据通常以多维数组（nd-array）的形式出现。 对于漂亮的绘图，许多人求助于 R（使用 ggplot2）或 Python（使用 Pandas 和 matplotlib/seaborn），但这里的输入应该是数据框形式的表格数据。 在 R 或 Python 中将 nd-array 重塑为数据帧可能会很麻烦（曾经存在过）。 首先通过将其转换为 Matlab 表格，更容易将其转换为 Matlab 中的正确格式。 然后可以使用 writetable() 将该表导出为 CSV 文件。 在 R 或 Python 中将 CSV 文件作为数据框导入很容易。 输入参数： arr - [s1 x s2 x ...
2023-02-21 22:26:34
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特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。
2023-01-08 20:52:17
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现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。
2023-01-03 22:19:39
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c语言中经常需要通过函数传递二维数组，有三种方法可以实现，如下：
方法一， 形参给出第二维的长度。
例如：
#include
void func(int n, char str[ ][5] )
{
int i;
for(i = 0; i < n; i++)
printf("/nstr[%d] = %s/n", i, str[i]);
}
void main()
{
char* p[3];
char str[][5] = {"abc","def","ghi"};
func(3, str);
}
方法二，形参声明为指向数组的指针。
例如：
#include <s
2022-12-28 19:28:21
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