离群值算法

DB(p,D)离群点算法

实验目的：

1. 掌握DB(p,D)离群点算法

2. 在Matlab上实现DB(p,D)离群点算法 3. 简单的应用

实验原理

假设有n个样本，如果与样本O的距离大于D的临近点数大于p*n，则称样本O为离群点。 其中每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的距离的集合d中的(1-p)分位点，记为临近距离点，其距离记为D（临近距离）。

p为（用户自定的）离群点的比例（与样本O的距离大于D的样本占总样本的百分比）。

实验步骤（代码解释在代码中）

1. 先算出n个样本点之间的距离的集合，得出矩阵dd

dd = dist(Data);

2. 把集合dd隔行元素升序后，得出每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的最近的距离的

集合d

ndd = sort(dd,2); k = round((1-p)*n); d = dd(:,k);

3. 找到集合d中的(1-p)分位点，记为邻近距离D

D = quantile(d,1-p);

4. 求与出样本O的距离大于D的样本数

num = p*n;

5. 结合邻近距离D判断是否为离群点

for i = 1：n [row,col] = find(dd(I,:)>D)

社会环境下网页重要性的研究

社会环境下网页重要性的研究

指导老师：陈强

邓青云 信息工程 20060003014

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社会环境下网页重要性的研究

中文摘要

近年来，随着internet的不断发展，Web已经成为人们的重要信息来源，为人们提供了丰富的信息资源。与此同时，它所具有的海量数据、复杂性、极强的动态性和用户的多态性等特点也给We资源的发展发掘造成了相当的难度。通过分析和研究作为一种相当成功的基于超链分析的算法Google PageRank，可以有效地衡量网页重要度权值 ,然而进一步的研究也表明 ,这种纯粹依赖于超链分析的算法由于没有考虑到网页访问者对网页重要度权值的影响 ,所以在一定程度上会造成偏差 。因此 ,合理的将两者进行结合,充分利用访问者的知识水平和网页内容特征对PageRank 算法进行改进，得出最终搜索引擎排序优化算法，可以极大的提高这种算法的有效性和正确性。

关键词：超链分析，PageRank，算法，访问者，优化

2

社会环境下网页重要性的研究

ABSTRACT

In recent years, along wi

二值图像的快速细化算法

【摘 要】二值图像的细化是讨论将一个图像中的黑色部分沿着它的中心轴

线将其细化为一个像素宽的线条的处理过程，细化的结果能基本保留图形中黑色

部分的拓扑结构。图像细化是图像模式识别的关键步骤。快速细化算法的思想是

优化了原细化算法中由边界逐层消除黑色像素点的过程，提高细化效率。

【关键词】二值图像；细化；边界；快速算法０ 引言

在图像处理领域，处理大量的图像信息之前，往往需要对图像进行预处理，

以便于后面的图像分析、图形理解和图形特征提取等。图像细化就是对于图像预

处理方法的一种，特别在文字识别、指纹识别与图像理解中，对图像进行细化有

效的提高了处理效率，减少数据冗余。

1 像的细化分析

图像的细化主要是针对二值图而言，对图像的细化过程实际上是求该图像骨

架的过程。所谓的骨架，可以理解为图像的中轴：长方形的骨架，是长方向的中

线；圆形的骨架，是圆心这一点。

常用的细化算法有查表细化和逐层剥取细化。

查表细化是建立一个公认合理的索引表。规定黑色值1，白色值0；从上到

下，从左到右依次逐个判断每一个点，碰到当前点为黑色，然后通过公式

P=■Pi■*2■（图1），计算出当前点的值，所得的值对照索引表（图2）中值，若

deletemark=0，该点删除，delet

最邻近插值和双线性插值算法的比较

摘要：图像缩放是数字图像处理的一个基本内容，为了更好地对数字图像细节进行描述，本文简单介绍了图像处理中的空间变换、最邻近插值算法，重点分析了双线性插值算法，并通过MATLAB仿真进行图像的缩放，比较实验结果，从而验证双线性插值算法效果较好。

关键词：图像缩放；空间变换；最邻近插值；双线性插值；

0 引言

数字图像处理的对象因其涉及到社会的各个领域，倍受到越来越多的关注，而图像缩放作为数字图像处理中的基本操作尤为重要，在社会的很多领域都需要对图像进行放大和缩小。本文主要比较了空间变换、最邻近插值算法和双线性插值算法。

1 图像处理中的空间变换

图像的空间变换[1]，也称几何变换或几何运算，包括图像的平移、旋转、镜像变换、转置、缩放等。几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系，这种运算可以跛看成是将各物体在图像内移动。

空间变换可如下表示：设(u，v)为源图像上的点，(x，y)为目标图像上的点，则空间变换就是将源图像上(u，v)处的颜色值与目标图像上(X，y)处的颜色对应起来

(u，v) 并具有以下关系：

x=X(u，v)，y=Y(u，v) （即由(u，v)计算对应(x，y)）

一，分形插值算法

——分形图的递归算法

1，分形的定义

分形（Fractal）一词，是法国人B.B.Mandelbrot 创造出来的，其原意包含了不规则、支离破碎等意思。Mandelbrot 基于对不规则的几何对象长期地、系统地研究，于1973 年提出了分维数和分形几何的设想。分形几何是一门以非规则几何形状为研究对象的几何学，用以描述自然界中普遍存在着的不规则对象。分形几何有其显明的特征，一是自相似性；分形作为一个数学集合, 其内部具有精细结构, 即在所有比例尺度上其组成部分应包含整体, 而且彼此是相似的。其定义有如下两种描述：

定义 1 如果一个集合在欧式空间中的 Hausdorff 维数H D 恒大于其拓扑维数

r D ，则称该集合为分形集，简称分形。

定义 2 组成部分以某种方式与整体相似的形体叫分形。

对于定义 1 的理解需要一定的数学基础， 不仅要知道什么是Hausdorff 维 数，而且要知道什么是拓扑维数，看起来很抽象，也不容易推广。定义 2 比较 笼统的说明了自然界中的物质只要局部和局部或者局部和整体之间存在自相似 性，那么这个物质就是分形。正是这一比较“模糊”的概念被人们普遍接

二值图像游程编码算法的Matlab实现

实验源程序以及相关结果如下：

>> image1=imread('C:\\Program Files\\MATLAB71\\work\\1\\girl.jpg'); %读入图像 >> imshow(image1); %显示原图像

>> % 以下程序是将原图像转换为二值图像

>> image2=image1(:); %将原始图像写成一维的数据并设为 image2 >> image2length=length(image2); % 计算image2的长度

>> for i=1:1:image2length % for 循环，目的在于转换为二值图像

If image2(i)>=127

image2(i)=255;

else image2(i)=0; end end

>> image3=reshape(image2,146,122); % 重建二维数组图像，并设为image3 >> figure,imshow(image3);

>> % 以下程序为对原图像进行游程编码，压缩 >> X=image3(:); %令X

基于灰度期望值和二值化高精度图像处理算法

维普资讯

2 0t 7 O .研冤与开发

基于灰度期望值和二值化高精度图像处理算法王锋阮秋琦

■ 要：在系统地什折高精睫图像处理什割算法的基础上，时觋有图俑二值化算法进行 T改进，搓

出T一种基于灰度期单值和二值化的高精睦图慊处理算诖 .该算法的处理效果和自适应性明显忧干原算蛙，并 且对于藏度什布范围比较丈的图慊可以比前者存局部区域上保留更等细节信患。宾l证明谖算法可队得科比较 I皇满意处理效果

关基胃：图俑l理二值化闻值藏睫期望值双籁性插值业

A HI H— P C S ON l GEP O E S N Q r h B s d OI G RE I I MA R C S I G AIo i m a e I t ' A i mei Me ro y v lea dB l e r ne p lt n r h t al f r— au n in a t r oai t c Ga i l oWa pF r a iB n e p Ru nau i i

fft ueo rr mairS ire. N h irr QU les vB in 1 0 4 1 lai t flf t i cei i t

大数据,数据挖掘

第３８卷　第１０期２０１１年１０月计算机科学

ＣｏｍｕｔｅｒｃｉｅｎｃｅＳＶｏｌ．３８Ｎｏ．１０

Ｏｃｔ２０１１一种基于加权ＫＮＮ的大数据集下离群检测算法

王　茜　杨正宽

（）重庆大学计算机学院　重庆４０００４４

摘　要　传统ＫＮＮ算法是在基于距离的离群检测算法的基础上提出的一种在大数据集下进行离群点挖掘的算法，然而ＫＮＮ算法只以最近的第ｋ个邻居的距离作为判断是否是离群点的标准有时也失准确性。给出了一种在大数据集下基于ＫＮＮ的离群点检测算法，即在传统ＫＮＮ方法的基础上为每个数据点增加了权重，权重值为与最近的ｋ个邻居的平均距离，离群点为那些与第ｋ个邻居的距离最大且相同条件下权重最大的点。算法能提高离群点检测的准确性，通过实验验证了算法的可行性，并与传统ＫＮＮ算法的性能进行了对比。关键词　离群点，数据挖掘，权重，划分中图法分类号　ＴＰ３９１　　　文献标识码　Ａ　

ＡｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｕｔｌｉｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＬａｒｅＤａｔａｓｅｔＢａｓｅｄｏｎＷｅｉｈｔｅｄＫＮＮ　　　　　　　　　　ｇｇｇ

ＷＡＮＧ　ＱｉａｎＺｈｅｎｋｕａｎ　ＹＡＮＧ　－ｇ

（，，）ＣｏｌｌｅｅｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＣｈｏｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈｏｎｉ

数学

第１９卷第１１期计算机辅助设计与图形学学报

ＶｏＩ．１９．Ｎｏ．１１２００７年１１月

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲ．ＡＩＤＥＤＤＥ．ＳＩＧＮ＆ＣＯＭＰＵＴＥＲＧＲＡＰＨＩＣＳ

ＮＯＶ．。２００７

开圆弧样条的保形插值算法

舒振宇１’２’

汪国昭１’

”（祈扛大学散学系图形图像研克所杭州３１００２７）

２’（浙扛★学宁渡理工学院信息处理与优化技术研究所宁被３１５１００

（１ｉｔｔｌｅｒａｉｎ－ｓｚｙ＠５０ｈｕｅｏｍ）

摘要提出一种Ｇ１圆弧样条插值算法．该算法选取部分满足条件的型值点构造初始圆，然后过剩下的型值点分

别构造相邻初始圆的公切圆．在此过程中，让所有型值点均为相应圆弧的内点，且每段圆弧尽量通过２个型值点．在型值点列满足较弱的条件下，曲线具有在事先给定首末切向的情况下圆弧总段数比型值点个数少且保形的特点．

关键词圆弧样条：插值；保形

中图法分类号ＴＰ３９１．７２

ＯｐｅｎＳｈａｐｅ－ＰｒｅｓｅｒｖｉｎｇＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｂｙＣｉｒｃｕｌａｒＡｒｃ

Ｓｈｕ

Ｚｈｅｎｙｕｌ，２）Ｗａｎｇ

Ｇｕｏｚｈａｏ‘）

１）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓａｎｄＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＤｅｐａｒｔⅢｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ．Ｚｈａｊｌ

清晨，万里无云，鸡妈妈一家来到绿油油的草地上做游戏，一只可爱的小黑鸡觉得真无聊，四只乖巧的小黄鸡在和妈妈做游戏，于是，小黑鸡就趁妈妈不注意，离开了鸡群，小黑鸡东张西望，忽然，眼前一亮，小黑鸡看见了一个篱笆上面爬满了漂亮的牵牛花，它想：妈妈一定喜欢牵牛花，我去摘一朵送给妈妈，妈妈一定会夸我是个懂事的好孩子。于是，小黑鸡蹦蹦跳跳哼着小曲来到篱笆边。

小黑鸡正弯下腰，伸出手刚想摘几朵牵牛花的时候，突然，花丛中蹿出一只大花猫，大花猫站在小黑鸡前心想：今天太幸运了，一出门美餐就自己送上门来，真是得来全不费功夫。想着想着大花作文猫口水直流，它立刻张开血盆大口，露出尖锐的牙齿，伸出锋利的爪子，猛地扑向小黑鸡，小黑鸡吓得目瞪口呆地站在原地一动不动，大叫：妈妈、妈妈、救我，快来救救我”

鸡妈妈听见了，以闪电般速度冲了过来，鸡妈妈气得竖起红红的鸡冠，瞪大圆圆的眼睛，拍打着翅膀，怒气冲冲的跑了过来便大声叫道：不许欺负我的孩子，给我滚。”大花猫看着鸡妈妈这凶猛的样子吓得一声不吭，一溜烟跑的无影无踪。

鸡妈妈带着小黑鸡来到鸡群里，摸摸小黑鸡的头说：孩子，你不能一个人到处乱跑，外面太危险了。”小黑鸡不好意思地低下了头说：妈妈，我错了。&rd