三维数据拟合直线-fit_sphere.m 现有一组三维数据，要求拟合成一条直线，并求出直线的方程。数据存放在一个txt的文件里。请高手帮忙

常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每个维的数据范围划分为几个区间，将不同维的分量映射到对应的区间上，只有相同或相邻区间的分量为了验证该方法，为验证该方法，使用了三种数据类型，并比较了七种常见的相似性测量方法。 实验结果表明，该方法的相对差异随维数的增加而增加，比常规方法高出约两个或三个数量级。此外，该方法在不同维度上的相似范围为[0，1 ]，适合进行降维后的相似性分析。

可以运行的MATLAB代码！BP神经网络手写数字识别，输入5000张图片读取，转化成数据（像素值），28*28*5000，即784*5000，输出二值化，P（784*5000），T（10*5000），输入层784个，输出层10个；数据集P+T（794*5000）。内含5000图片JPG（28*28）数据集 加 一篇理解论文！

接触式测量特点;;三、非接触式光学扫描——激光扫描测量;;点云;;非接触扫描仪—结构光三维扫描仪;三、非接触式光学扫描——特点;四、非接触式非光学扫描——断层扫描;结构光、激光扫描仪和三坐标测量机比较 ;扫描精度应满足实际的需要； 扫描速度快，尽量减少测量在整个逆向过程中所占有的时间； 数据扫描要完整，以减少数模重构由于数据缺失带来的误差； 数据扫描过程中不能破坏原型； 降低数据扫描成本。;非接触光学扫描的前处理 ;非接触光学扫描的前处理 ;2.数据处理;拼合点云实例;切分窗口;数据测量与处理实例;删除体外点;删除噪声点;消除体外点及噪声点后的点云;效果比较;数据精简：150,000;1. 数据扫描方法可以分为接触式和非接触式两大类。 2. 非接触光学扫描是逆向数据采集的主要方法。非接触光学扫描设备很多，不同的扫描设备，虽然由于扫描的原理不同，扫描软件操作方法不同，但扫描的宗旨是相同的，就是使在不同视觉的扫描数据能够拼合成所要的数据模型。;

对三维.raw数据的X、Y、Z三个方向的截面显示功能，三个Picture Control依次是X、Y、Z三个方向，对应的Slider Control对应方向的深度控制。

高维数据的惩罚复合分位数回归，李玉杰， 胡涛，在不同的科学领域中, 经常会遇到厚尾的高维数据. 此时经典的最小二乘回归的结果将变的很差. 本文章考虑模型假设为线性模型时, 模型�

这是一个专为教育目的而设计的小脚本。 它开箱即用，生成一维高斯混合的随机数据集，并将推理过程可视化。 参考： * Carl Edward Rasmussen：无限高斯混合模型 -> http://www.kyb.mpg.de/fileadmin/user_upload/files/publications/pdfs/pdf2299.pdf

大数据-算法-高维数据子空间聚类算法研究.pdf

大数据-算法-高维数据的降维理论及应用.pdf

大数据-算法-高维数据的聚类方法研究.pdf