R，基于共生矩阵计算索引

R是一种开源的编程语言和环境，用于统计计算和数据可视化。它是一种非常流行的数据分析工具，广泛应用于学术界和工业界。

基于共生矩阵计算索引是一种用于分析数据中两个变量之间关系的方法。共生矩阵是一个二维表格，其中每个单元格表示两个变量同时出现的频率或计数。通过计算共生矩阵中的索引，可以了解两个变量之间的相关性或关联程度。

在R中，可以使用table()函数来计算共生矩阵，并使用不同的索引方法来衡量变量之间的关联程度。常用的索引方法包括卡方检验、Phi系数、Cramer's V等。

共生矩阵计算索引在许多领域都有应用，例如社会科学、生物学、市场研究等。它可以帮助研究人员发现变量之间的关系，从而进行更深入的分析和预测。

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深入了解推荐引擎组件（基于Apache Mahout和Elasticsearch）

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纹理图像分析的基本方法简述

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基于R语言利用NMF(非负矩阵分解)替代层次聚类进行肿瘤分型

NMF包基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF)方法，提取基因表达矩阵内数据的生物相关系数，通过对基因和样本进行组织，抓住数据的内部结构特征...我前面已经介绍过了NMF的基本原理【NMF(非负矩阵分解)的算法原理】，这里我介绍R语言实现NMF。下面是一篇今年刚发的一篇纯生信的分析文章，用的就是NMF这个方法来对肿瘤进行分型。...接下来我们看下nmf函数的主要参数： x：就是我们的表达矩阵； rank：因式分解秩的说明。它通常是一个单一的数值，但也可能是其他类型的值(例如矩阵)，为其实现特定的方法。你可以理解成分几群。...关键算法的如下： nrun：范围内每个值的迭代次数； model：如果有已经构建好的模型，那就是直接把模型写在这里，优化等级计算。...> dim(protein) [1] 593 3 5.融合数据将数据与表达矩阵融合。其实也就是只要能量代谢相关基因的表达数据。

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灰度共生矩阵（附python代码）

灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法。...灰度共生矩阵被定义为从灰度为i的像素点出发，离开某个固定位置（相隔距离为d，方位为）的点上灰度值为的概率，即，所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式，以此被称为灰度共生矩阵。...由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...Haralick曾提出了14种基于灰度共生矩阵计算出来的统计量：即：能量、熵、对比度、均匀性、相关性、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差平均、差熵、相关信息测度以及最大相关系数。...后面好多的性质，都是在把这个矩阵计算出来之后再在这个基础上运算的，那些就不难了！

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GLCM 灰度共生矩阵与 Haralick 特征

简介灰度共生矩阵法(GLCM， Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征...GLCM 灰度共生矩阵定义灰度共生矩阵是一个统计描述影像中的一个局部区域或整个区域相邻象元或一定间距内两象元灰度呈现某种关系的矩阵。...-7260fae0.png p(i,j) 是通过计算一个值为 i 的像素与值为 j 的像素相邻的次数，然后将整个矩阵除以所进行比较的总次数而产生的。...统计方向，常用的统计方向为像素的 8 邻域方向：相关概念共生矩阵的大小在不对原图像灰度级别进行压缩的情况下，共生矩阵的大小为原图像灰度的级数的平方；在实际应用中，从纹理特征的计算效率以及共生矩阵的存储方面考虑...基于GLCM的纹理分析需要综合考虑以下几个因素：图像的灰度级光谱波段不同特征值选择移动方向窗口大小和移动步长（基于像素GLCM计算中）示例棋盘格图像：定义两种方向 d 后，计算共生矩阵

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Python又添一大科学计算库，基于Armadillo矩阵库的PyArmadillo发布

因此将 Armadillo 作为底层的 PyArmadillo 库基于这一点，重新塑造了类似 Matlab 和 Octave 等简单易用的语法。...此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。...PyArmadillo 还提供了用于矩阵和多维数据集（cube）的对象，以及 200 多个用于处理对象中存储数据的相关函数。所有功能都可以在一个平面结构中访问，并且支持整数、浮点数和复数。...通过集成 LAPACK 或者 Intel MKL、OpenBLAS 等高性能替代产品，该库可以提供各种矩阵分解。安装指南 PyArmadillo 库的具体用例如下图所示： ?...在 Armadillo 大获成功之后，Conrad 开始与 Debian 和 R 的主要开发人之一以及 Rcpp 的主作者 Dirk Eddelbuettel 合作进行 RcppArmadillo 的开发

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什么是图像特征

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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

参考网址：《纹理特征提取》《【纹理特征】LBP 》《灰度共生矩阵（GLCM）理解》《灰度共生矩阵的理解》《图像的纹理特征之灰度共生矩阵》参考论文：《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究...算法简介灰度共生矩阵法(GLCM, Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征...但在计算灰度共生矩阵时我们并不需要256个灰度级，且计算量实在太大，所以一般分为8个灰度级或16个灰度级。...这样，我们就已经计算得到了单个窗口的灰度共生矩阵的各个方向的矩阵，下面就要用刚才算出的矩阵计算灰度共生矩阵特征值。...单个窗口的灰度共生矩阵特征值的计算灰度共生矩阵理论的前辈Haralick等人用灰度共生矩阵提出了14中特征值，但由于灰度共生矩阵的计算量很大，所以为了简便，我们一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征

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特征提取——纹理特征

圆形LBP算子：半径为R 基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。...灰度共生矩阵（GLCM，Gray-Level Co-occurrence Matrix）概念：灰度共生矩阵是涉及像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。...表示归一后的灰度共生矩阵意义：角二阶矩是图像灰度分布均匀程度和纹理粗细的一个度量，当图像纹理绞细致、灰度分布均匀时，能量值较大，反之，较小。...特点： 1、Gabor小波对于图像的边缘敏感 2、对光照不敏感 3、对图像旋转有一定适应性灰度共生矩阵opencv代码： // 0°灰度共生矩阵 void getGLCM0(Mat& src, Mat

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纹理图像分割的常用方法概述

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基因组数据分析步骤-基于R的计算基因组学

2 第二章：基于基因组数据的 R 介绍计算基因组学的目的是从更高维度的基因组学数据中提供生物学解释和见解。总体而言，它和任何其他类型的数据分析都类似，但是做计算基因组学需要该领域特定的知识和工具。...另一个相关步骤是建模，通常指的是基于你测量的其他变量来对你感兴趣的变量进行建模。...高维基因组数据集通常适合用核心 R 包和函数进行分析，最重要的是 bioconductor 和 CRAN 有一系列专门的工具来进行基因组学特异性分析。以下是可以使用 R 完成的计算基因组学任务列表。...无监督数据分析: 聚类 (k-means，分层)，矩阵分解 (PCA，ICA 等) 监督数据分析: 广义线性模型、支持向量机、随机森林 2.1.6.3 特定基因组学数据分析方法 R/Bioconducto...与外显子重叠的 reads 数和计算每个基因的 reads 数 2.1.6.4 可视化可视化是包括计算基因组学在内的所有数据分析技术的重要组成部分。

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