A. 運籌優化學習資料整理——從小白到入坑
為了幫助剛接觸運籌優化的朋友們更好地入門並深入學習，我整理了一些適合新手的資源和建議。主要分為四部分：啟發式演算法、精確解演算法、機器學習演算法入門和編程與計算機基礎。希望以下內容能成為你學習路上的指南。
### 啟發式演算法
為了讓你更容易上手，我推薦以下資源：
- **書籍**：《matlab智能演算法30個案例分析》和《現代優化技術》。這兩本書講解了演算法實現，適合新手學習。
- **在線課程**：香港中文大學和墨爾本大學合辦的「離散優化建模」課程，通過Coursera平台提供。課程內容通俗易懂，特別推薦「從局部搜索到大鄰域搜索」的部分。
- **公眾號**：推薦「數據魔術師」和「運籌OR帷幄」這兩個公眾號。它們提供了豐富的學習資源，涵蓋啟發式演算法、精確解演算法、機器學習演算法等。
### 精確解演算法
學習精確解演算法，可以參考以下資源：
- **經典教材**：《整數規劃》（孫小玲老師）、《凸優化》（Stephen Boyd，王書寧譯）、《運籌學》（清華大學肖勇波老師譯）、《線性與非線性規劃》（葉蔭宇老師）。適合初學者入門。
- **網課推薦**：台灣交通大學孫小玲老師和方述誠老師的課程，以及中科大的凸優化網課。
學習過程中，直接使用求解器（如cplex和gurobi）來實現精確解演算法，需要重點關注模型分解技巧，如列生成、Benders分解、分支定價等。這些技巧對於處理大規模優化問題尤為關鍵。
### 機器學習演算法入門
對於機器學習演算法入門，可以參考以下資源：
- 經典書籍：《統計學習方法》（李航）、《西瓜書》（周志華）、《深度學習花書》。
除了書籍，還可以參考在線資源，例如《機器學習與深度學習》系列教程、唐宇迪的《python數據分析與機器學習實戰》等。
### 編程與計算機基礎
編程與計算機基礎的建議如下：
- **網課**：慕課網提供編程必備基礎知識課程。
- **刷題平台**：牛客網和LeetCode等平台提供題庫，如劍指offer的78道題、LeetCode的常見數據結構與演算法題等。
建議選擇一門編譯性語言（如C++）和一門腳本語言（如Python）作為學習重點。C++運行速度快，適合編寫演算法，而Python則方便調用求解器和機器學習庫。
運籌優化領域正在不斷發展，雖然資源可能不如其他熱門領域豐富，但通過上述資源和建議，相信你能夠順利入門並深入學習。歡迎各路大佬分享更多資源和經驗，幫助更多人加入運籌優化的行列！
B. DBSCAN聚類演算法原理+MATLAB演示
DBSCAN聚類演算法原理：
DBSCAN是一種基於密度的聚類演算法，其原理主要基於以下核心概念和步驟：
核心參數：
點的分類：
演算法流程：
MATLAB演示：
在MATLAB中，進行DBSCAN聚類分析有兩種主要方法：
手動編寫DBSCAN演算法代碼：
使用MATLAB內置的DBSCAN函數：
無論使用哪種方法，都需要根據數據特點選擇合適的聚集半徑ε和最小聚集數minPts，以獲得合理的聚類結果。同時，需要注意DBSCAN演算法對參數的敏感性以及處理大數據集時可能存在的效率問題。
C. 關於matlab中 CC = bwconncomp（A，4）命令的問題
bwconnecomp()是找出二值圖像中連通的區域, CC返回結果,比如這樣一幅圖(簡化便於理解):
BW = [ 0 0 0 0 0;
0 1 1 0 0;
0 1 1 0 0;
0 0 0 1 1;
1 1 0 0 0];
CC = bwconncomp(BW,4);
其中,4/8表示查找連通像素的搜索路徑, 4:如下查詢4個方向,8: 查詢8個方向, (6 18 26 用於三維圖)
0 1 0
1 p 1 ===> 4連接，p為當前像素點。
0 1 0
1 1 1
1 p 1 ====》8連接， p為當前像素點。
1 1 1
CC中返回內容:
Connectivity: 4 --> 4連通
ImageSize: [5 5] -> 圖像大小
NumObjects: 3 -> 找到連通區域數量
PixelIdxList: -->連通區域序列號,比如上圖,List的內容為:
5,10
7,8,12,13
19,24
(從列方向數)