为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征，通过独立分量分析（independent component analysis，ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析，提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(virtual dimensionality，VD)确定特征个数，采用自动目标生成过程（automatic target generation process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量，作为ICA算法的初始化向量，以负熵为目标函数产生独立分量，并通过高阶统计

CIRCSHIFT_COLUMNS 以不同的量循环移动每一列 B = CIRCSHIFT_COLUMNS(A, SHIFT_VECTOR) 循环移动 A 中的列通过向量 D 中指定的值。 D 的负元素向上移动列和正值向下移动列。 B = CIRCSHIFT_COLUMNS(A) 生成随机移位值绑定在 0 和 A 中的行数之间。 [BD] = CIRCSHIFT_COLUMNS(...) 返回移位值的向量 例子： A = [ 1 1 1; 2 2 2; 3 3 3; 4 4 4]; B = circshift_columns(A, [0 1 -2]); 乙 = 1 4 3 2 1 4 3 2 1 4 3 2

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对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型 本人就这四种模型，以指数随机图模型导论为蓝本，调试了全部R语言代码。运行正常。

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