利用互信息法计算混沌时间序列重构空间时使用的延迟时间

在遥感数据处理研究中，高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度，针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(MI-EMD-SVM)。分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取，并获得处理后的高光谱数据X″。采用支持向量机分类算法对处理后的高光谱数据X″进行分类实验。仿真实验结果证实MI-EMD-SVM算法不仅提高高光谱数据分类精度，同时还减少支持向量数目，提高高光谱数据分类速度。

一元线性回归统计和预测；一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经过10周时间，收集了每周加班时间的数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班时间（小时），数据如表所示。

互信息法求混沌序列的最优时延，希望对大家有用。

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MATLAB用拟合出的代码绘图使用Logistic回归评估极端变暖与气候模式之间的相互作用 Logistic回归（LR）可​​用作检查二进制变量及其潜在协变量之间关系的实用方法。 这是一个有关如何使用MATLAB使用LR评估极端变暖和气候模式之间的相互作用的教程。 资料说明 本教程使用了三个主要数据。 1）根据HadISST数据在1950年至2018年期间的海面温度异常（Titchner and Rayner，2014）。 2）1950年至2018年的极端暖化二元指数，其中1表示相应网格中存在极端暖化，否则为0。 3）气候模式指数，包括MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM。 型号说明 此处使用的LR的控制方程为： 其中p是极端变暖存在的概率，是SST相对于先前时间步长的变化，MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM是相应的气候模式指标。 该等式可以转换为： 当协变量（， MEI ， AMO ， PDO和NPGO ）增加1个单位时，相对于无极端变暖（）的极端变暖概率将增加到。 分步代码 首先，我们需要加载相应的数据。 首先，我们加载SST异常。 由于github不允许太大的数据集，因

在数据集women的基础上，以身高为自变量，而体重为因变量进行线性回归分析