A. 运筹优化学习资料整理——从小白到入坑
为了帮助刚接触运筹优化的朋友们更好地入门并深入学习，我整理了一些适合新手的资源和建议。主要分为四部分：启发式算法、精确解算法、机器学习算法入门和编程与计算机基础。希望以下内容能成为你学习路上的指南。
### 启发式算法
为了让你更容易上手，我推荐以下资源：
- **书籍**：《matlab智能算法30个案例分析》和《现代优化技术》。这两本书讲解了算法实现，适合新手学习。
- **在线课程**：香港中文大学和墨尔本大学合办的“离散优化建模”课程，通过Coursera平台提供。课程内容通俗易懂，特别推荐“从局部搜索到大邻域搜索”的部分。
- **公众号**：推荐“数据魔术师”和“运筹OR帷幄”这两个公众号。它们提供了丰富的学习资源，涵盖启发式算法、精确解算法、机器学习算法等。
### 精确解算法
学习精确解算法，可以参考以下资源：
- **经典教材**：《整数规划》（孙小玲老师）、《凸优化》（Stephen Boyd，王书宁译）、《运筹学》（清华大学肖勇波老师译）、《线性与非线性规划》（叶荫宇老师）。适合初学者入门。
- **网课推荐**：台湾交通大学孙小玲老师和方述诚老师的课程，以及中科大的凸优化网课。
学习过程中，直接使用求解器（如cplex和gurobi）来实现精确解算法，需要重点关注模型分解技巧，如列生成、Benders分解、分支定价等。这些技巧对于处理大规模优化问题尤为关键。
### 机器学习算法入门
对于机器学习算法入门，可以参考以下资源：
- 经典书籍：《统计学习方法》（李航）、《西瓜书》（周志华）、《深度学习花书》。
除了书籍，还可以参考在线资源，例如《机器学习与深度学习》系列教程、唐宇迪的《python数据分析与机器学习实战》等。
### 编程与计算机基础
编程与计算机基础的建议如下：
- **网课**：慕课网提供编程必备基础知识课程。
- **刷题平台**：牛客网和LeetCode等平台提供题库，如剑指offer的78道题、LeetCode的常见数据结构与算法题等。
建议选择一门编译性语言（如C++）和一门脚本语言（如Python）作为学习重点。C++运行速度快，适合编写算法，而Python则方便调用求解器和机器学习库。
运筹优化领域正在不断发展，虽然资源可能不如其他热门领域丰富，但通过上述资源和建议，相信你能够顺利入门并深入学习。欢迎各路大佬分享更多资源和经验，帮助更多人加入运筹优化的行列！
B. DBSCAN聚类算法原理+MATLAB演示
DBSCAN聚类算法原理：
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，其原理主要基于以下核心概念和步骤：
核心参数：
点的分类：
算法流程：
MATLAB演示：
在MATLAB中，进行DBSCAN聚类分析有两种主要方法：
手动编写DBSCAN算法代码：
使用MATLAB内置的DBSCAN函数：
无论使用哪种方法，都需要根据数据特点选择合适的聚集半径ε和最小聚集数minPts，以获得合理的聚类结果。同时，需要注意DBSCAN算法对参数的敏感性以及处理大数据集时可能存在的效率问题。
C. 关于matlab中 CC = bwconncomp（A，4）命令的问题
bwconnecomp()是找出二值图像中连通的区域, CC返回结果,比如这样一幅图(简化便于理解):
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表示查找连通像素的搜索路径, 4:如下查询4个方向,8: 查询8个方向, (6 18 26 用于三维图)
0 1 0
1 p 1 ===> 4连接，p为当前像素点。
0 1 0
1 1 1
1 p 1 ====》8连接， p为当前像素点。
1 1 1
CC中返回内容:
Connectivity: 4 --> 4连通
ImageSize: [5 5] -> 图像大小
NumObjects: 3 -> 找到连通区域数量
PixelIdxList: -->连通区域序列号,比如上图,List的内容为:
5,10
7,8,12,13
19,24
(从列方向数)