科研分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。
2025/5/6 22:51:42
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马尔科夫链matlab程序包。
马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。
举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。
当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。
如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即：P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就定了。
我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。
马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。
举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。
当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。
如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即：P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就定了。
我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。
2025/4/8 19:03:14
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GeoSOS-FLUS软件是根据FLUS模型的原理开发的多类土地利用变化情景模拟软件，是在其前身------地理模拟与优化系统GeoSOS的基础上的发展与传承。
GeoSOS-FLUS软件为用户提供进行空间土地利用变化模拟的功能，在对未来土地利用变化进行模拟时，需要用户先应用其他方法（系统动力学模型，或马尔科夫链）或使用预设情景来确定未来土地利用变化的数量作为GeoSOS-FLUS的输入。
GeoSOS-FLUS软件为用户提供进行空间土地利用变化模拟的功能，在对未来土地利用变化进行模拟时，需要用户先应用其他方法（系统动力学模型，或马尔科夫链）或使用预设情景来确定未来土地利用变化的数量作为GeoSOS-FLUS的输入。
2024/5/24 16:35:27
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马尔科夫链蒙特卡洛MCMC仿真（带MATLAB代码）简单易学，带MCMC的具体讲解，文档中带有MATLAB代码机械学习中的MCMC相关内容
2023/2/5 1:10:51
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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。
2024-04-09 15:03
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