实现颜色熵matlab代码-ULEF超低频异常值检测方法

资源摘要信息:"颜色熵matlab代码-ULEF:超低频" 知识点: 1. UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）介绍 UMAP是一种用于数据降维的技术，特别适用于高维数据的可视化。它能够在保持数据局部和全局结构的同时，有效地降低数据的维度。UMAP由Leland McInnes, John Healy, 和 Steve Astels开发，并且在数据科学领域得到广泛应用。 2. 熵（Entropy） 熵在信息论中是一个核心概念，通常用来衡量信息的不确定性。数据集中数据的分布越均匀，熵值越大，反之亦然。在异常检测领域，熵值可以用来衡量数据点的“异常程度”。 3. 异常值检测（Outlier Detection） 异常值检测是数据挖掘和机器学习中的一个重要研究领域，目的是识别数据集中异常的数据点。这些异常点通常与数据集的其他部分有很大的不同，可能是由错误、噪声或真正的异常事件引起的。 4. 基于熵的离群值检测方法 这种技术使用熵的概念来评估数据点的异常程度。通过计算数据点的局部熵或整个数据集的熵，可以评估出数据点相对于整个数据集的异常程度。高熵值的数据点可能表示异常。 5. 路由基础设施图像的新颖性检测 该应用描述了使用基于熵的异常值检测方法于道路基础设施图像，以检测图像中的新颖或异常部分。这对于维护道路基础设施和监控其状态非常有用。 6. ULEF（超低频） ULEF方法是一种基于UMAP的异常值局部熵因子计算方法。ULEF分数通过加权最近邻图计算得出，这种加权最近邻图是在UMAP降维过程中构建的。 7. Python的UMAP库的安装和使用 要运行该实现，需要在Python环境中安装UMAP库（版本v0.3.8）。可以通过命令`pip install umap-learn==0.3.8`进行安装。如果在安装过程中遇到joblib库无法导入的问题，可以通过代码替换的方式来解决。 8. MATLAB调用Python子函数的实现 该实现包括了在MATLAB环境中调用Python子函数的过程。具体到文件`ULEF-master`，它可能包含了一套在MATLAB中调用UMAP库进行数据处理和分析的函数集合。 9. 系统开源（Open Source Systems） 该资源的标签系统开源表明，该项目的源代码是公开的，允许用户自由地查看、修改和使用。开源系统鼓励协作和知识共享，为用户提供了一个学习和贡献的平台。 10. MATLAB与Python的互操作性 由于MATLAB 2019a，2019b，2020a以及Python 3.7都对该实现进行了测试，我们可以推断出此实现依赖于MATLAB和Python之间的互操作性，特别是通过MATLAB调用Python环境中的功能。 总结以上知识点，资源"颜色熵matlab代码-ULEF:超低频"主要提供了一种基于UMAP的异常值检测方法，使用局部熵因子（ULEF）来识别数据中的异常点。此方法尤其适用于图像数据中的新颖性检测，例如道路基础设施图像。用户需要在Python环境中安装特定版本的UMAP库，并可能需要调用MATLAB中的Python子函数来执行该方法。此外，该项目是开源的，鼓励用户使用、学习和贡献代码。