自己学习编写的混合像元分解中的端元提取部分的纯像元指数PPI算法的MATLAB代码。可以运行得到结果，但没有结果用于验证，亦未编写精度评定，不保证结果的正确性。

java语言编写的一个求特征值和特征向量，算法是：先采用正交分解进行QR分解，然后进行迭代N次后求出对角矩阵和正交矩阵，对角矩阵即为特征值，正交矩阵即为特征向量。

matlab三维张量分解代码DTF：预测抗癌药物协同作用的深层张量分解 这些是代码和数据，主要用于该项目，该项目使用深张量因子分解来预测抗tic子药的协同作用。 我在这里使用的唯一数据集是38种药物和39种细胞系的药物协同作用数据，这些数据是根据ONeil等人的研究得出的。 为了实现DTF模型，首先，我使用R预处理原始数据以构建张量，然后将其用于Python和MATLAB 。 对于某些特定的细胞系，对相同的药物对进行了多次实验。 为了构建三维（3D）药物-细胞-细胞系张量，我们对相同药物-药物对的这些分数取平均值。 结果张量在data_sets文件夹中提供。 为了在matlab中分解张量，我使用和。 张量分解的结果以因子矩阵的形式提供。 python代码主要涉及如何根据Matlab的输出生成特征，并给出了构建最终DTF模型以对缺失药物组合进行预测的代码。 注意，为了方便编程，将每种药物组合编码为一个索引。 具体来说，我使用公式：drug_A_index + drug_B_index * 38 + cell_line_index * 38 * 38来编码药物组合。 因此，我可以解码索引以

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程序包括小波8层、9层和10层分解，并重构第八层或者第九层细节系数…………………………………………………………

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