分子生物学分析软件NTSYS关于遗传相似性系数及聚类分析的详细步骤说明。小白都能看得懂的方法说明。

行业分类-物理装置-一种基于法律知识图谱的裁判文书相似性判断方法及系统.zip

此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre

IEML IEML是一种常规的语言语言（作为自然语言构建），其语法与语义平行。 这意味着在IEML中，表达式结构的微小变化会导致语义上接近的表达式。 例如： [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.s.-l.-')] [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.s.-l.-')] ：向上 [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.d.-l.-')] [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.d.-l.-')] ：下移 仅E:.-U:. s .-l.-' （向上）已更改为E:.-U:. d .-l.-' （向下）。 这些属性使得通过编辑距离计算可以自动计算语言的不同表达之间的语义关系。 因此，该语言中没有同义词，因为通过构造，这些同义词将被相同地编写。 另一方面，用I

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k近邻法matlab原始码SNFpy 该软件包提供了Python的相似性网络融合（SNF）实现，该技术可将多个数据源组合到一个表示样本关系的图形中。 目录 如果您知道要去哪里，请随时跳转： 要求和安装 此软件包需要Python 3.5或更高版本。 假设您具有正确的Python版本，则可以通过打开命令终端并运行以下命令来安装此软件包： git clone https://github.com/rmarkello/snfpy.git cd snfpy python setup.py install 您可以使用以下方法从PyPi安装最新版本： pip install snfpy 目的 相似性网络融合是最初提出的一种技术，用于将来自不同来源的数据合并为一组共享的样本。 该过程的工作原理是为每个数据源构造这些样本的网络，以表示每个样本与所有其他样本的相似程度，然后将网络融合在一起。 来自原始论文的此图将方法应用于遗传数据，提供了很好的演示： 相似性网络的生成和融合过程使用一种过程来降低样本之间较弱的关系的权重。 但是，在整个数据源之间保持一致的弱关系将通过融合过程得以保留。 有关SNF背后的数学