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英超直播 2020年09月27日 浏览(6)
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今年,imagej比较火,很多研究人员喜欢用matlab来进行研究。总的来说,就两点:多平台和开源。imagej可以理解为基于matlab的数据分析的开源库,针对不同的数据集、分析方法和源数据都有不同的模板,并且这些模板可以通过matlab自带的函数集成到matlab的运行环境中。以下是我了解的一些使用场景,欢迎补充:空间数据集(二维):大部分的实验室里不会有特别精细的空间数据,所以图像格式一般都是二维数据。但也有多数同学会画轴标识,但是并不需要精细到每个标记都会像时间坐标一样的二维坐标系。那么二维空间上的标记(坐标)怎么处理呢?比如,用矩形做标记(1),或者用圆做标记(2)。这就是图像理论中,关于二维空间坐标和轴标记的内容,可以参考自己的硕士研究方向。时间序列:当研究人员有时间轴数据的时候,二维形式的图像或许不太适合。比如,有两个关联系数矩阵,标记为a和b。一组数据,他们能快速放映一个时间序列。现在,研究人员有需要检测出关联,这时候二维空间上的标记(坐标)就要派上用场了。但由于imagej不支持直接利用图像坐标系进行数据预处理,所以研究人员有时候会把数据分割成多个不同的类别,比如,划分成阴影,或者标记某个值特定区域等。这就可以提供更好的聚类效果。比如,让两个数据集对比,求其中的类别1。这个工作量会很大,所以有同学会采用二维图像坐标聚类方法。因为类别数量的原因,如果不使用虚拟变量法,聚类后的每个类别的个数不宜超过数百。非光滑流形网格数据集:如果有比较平滑流形的数据集,上面讲的方法都适用。这里再补充一点,就是单纯的线性流形网格数据集,imagej可以用来做点聚类,但是对于非光滑的,有很多聚类结果并不好。比如,矩形聚类的位置,如果是3个,那么聚类结果会非常差。这是我个人的使用习惯,尽管imagej针对图像进行了图像优化,但是用imagej算出来的并不好。imagej适合做层次结构的数据。人像图像:很多同学为了做人像图像,都会转换到开始,这也是许多科研同学都会尝试的工作。单纯的对二维,或者是某一列三维图像,都可以转换成一个开始的,但并不能得到对数据的进一步

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