## 源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集（线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite），解决多变量样本空值插值，以及零值插值 **免费提供试用版代码，可自行运行计算结果。** ## 1.数据要求 （1）数据均为数值格式。 （2）每行为不同变量的值。 （2）首尾数据得有值，不能空缺。 ## 2.插值方法 （1）线性插值 （2）三次插值 （3）三次样条插值 （4）最邻近插值 （5）分段三次Hermite插值 ## 3.插值思路 （1）提取非零或者非空对应的数据进行插值 （2）找到对应非零或者非空的行以及列 （3）使用五种方法，用for循环分别对提取后的残缺合集进行插值 （4）对插值结果赋值为datanew1~5 （5）将插值的结果替换原来的非零或者非空数据 （6）判断插值结果是否为负 ## 4.插值数据 （1）空值插 （2）零值插值 ## 5.插值结果 插值结果不一一举例，选取线性插值结果进行展示。 （1）空值插值 （2）零值插值 ## 6.主程序代码展示（部分） （1）空值插值 clc,c

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autoencoder matlab代码 DLAAE 《Discriminative Latent Attribute Autoencoder for Zero-Shot Learning》CCIS2018。论文代码很大程度参考和。 Dateset AwA() Requirements Matlab==2017a Usage Download the initial mat from , and then put it in ./datasets/ Download the vgg feature of AwA and put those in ./datasets/AwA/. Then datasets will be like this: datasets │ initial_awa_ADS.mat │ └─AwA feat-imagenet-vgg-verydeep-19.mat predicateMatrixContinuous.mat trainTestSplit.mat run main.m Description 读取数据 归一化 PCA降维 初始化 计算相似性空间 计算