数据结构-矩阵的压缩存储(代码+报告)

将一个矩阵转化为上Hessenberg矩阵后，再使用QR分解求解矩阵的全部特征值

装matlab的矩阵转存成asc文件，基于arcgridwrite封装，使用更方便，支持arcgis支接读取%存储为asc文件%Example:%Z=peaks(100);%Z(Z＜0.5)=-3721;%xllcorner=10;yllcorner=-4;cellsize=0.5;NODATA_value=-3721;%ascWrite('testWriteasc.asc',xllcorner,yllcorner,cellsize,NODATA_value,Z);

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

内有已注释的可运行完整程序代码一份，用到的外部库Irvine和使用说明文档，VS2008开发。

首先确定被评价对象的因素（指标）集和评价（等级）集；
再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；
最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果

蓝桥杯单片机proteus仿真，模块基本集全，包含独立按键和矩阵按键，LED，数码管，继电器和蜂鸣器，与实际电路完全相符，本仿真适用于入门学习，打开需要软件版本大于Proteus8

本程序利用mpi实现矩阵并行相乘。
你需要安装mpich并配置好环境。
编译：mpiccMatrixmulti.c-oMatrixmulti运行：mpirun-np5./Matrixmulti；
5为进程数，可以更换

非负矩阵分解与非负张量分解的权威参考书，想研究的朋友要认真看看

用acf算出的F0存至矩阵中可以直接plot(x)出来

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。