实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。 2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;
%% 导入数据
load("train.mat");
x=train(:,1:4);
y=train(:,5);
load("test.mat");
x_test=test;
% *********************问题二*******************
% **
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2024-06-15 16:50:25
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Matlab：序列分析法MATLAB代码目录输出结果设计代码输出结果更新……设计代码###下面所有带代码中的n值需要以自己输入的数据为准###1、简单一次滑动平均法预测MATLAB程序代码 y=[_______]; n=length(y); Sum=cumsum(y);% 求累积和 mt=(Sum(4:n)-...
原创
2021-06-15 20:52:36
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Matlab：序列分析法MATLAB代码目录输出结果设计代码输出结果更新……设计代码###下面所有带代码中的n值需要以自己输入的数据为准###1、简单一次滑动平均法预测MATLAB程序代码 y=[_______]; n=length(y); Sum=cumsum(y);% 求累积和 mt=(Sum(4:n)-[0 temp(1:n-4)])/4; y1
原创
2022-04-22 15:02:45
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以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据文件logistic_ex1.xlsx。1.一元回归 （1）一元线性回归[ 例1 ] 近 10 年来，某市社会商品零
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2024-04-19 13:24:42
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上一节，我们介绍了梯度上升优化参数算法。并将Python代码和Matlab代码的写法做了分析。同时，前面我们说了梯度下降法有两种（批量和随机） 批量法前面已经有代码。本节我们将上节得到的分类结果可视化（即画出分类线（决策边界）），并且给出随机梯度法和改进的随机梯度法。最后给出一个完整的实例。1 可视化数据：画出决策边界 前面我们通过梯度法得到最佳的回归系数：W=[w0,w1,...wn]Timp
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2024-04-12 06:00:23
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4.1 一元回归分析
4.1.1
回归方程的计算
在高等数学中，研究函数两个变量的关系，它们是确定的关系，当自变量取定后，随之唯一确定。现实中，两个变量与经常有相关关系。例4.1 研究化肥用量与小麦产量之间的关系，试种7块，每块一亩，得到实验数据（单位kg）：
化肥用量：15, 20, 25, 30, 35, 40, 45小麦产量：330, 345, 365, 405
一、理论聚类就是把东西聚在一起，那一定有一定的规则，相似等，后面会给出。聚类与分类的不同就是，聚类所要求的划分的类是未知的。聚类是这么定义的：将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇之间的对象很大的相异性。按照个体或样品(individuals, objects or subjects)的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性(homo
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2024-03-21 13:41:52
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使用Matlab对采样数据进行频谱分析1、采样数据导入Matlab采样数据的导入至少有三种方法。第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作，具体操作步骤为：File --> Import Data，然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大，但又不是
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法。在处理实际问题中，多个变量之间可能存在一定的相关性，当变量的个数较多且变量之间存在复杂的关系时，增加了问题分析的难度。主成分分析是一种数学降维的方法，该方法主要将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合成为一种新的相互无关的综合变量。例如，当选择第一个线性组合即第一个综合变量为F1，希望F1能够反映更多的
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2024-04-19 12:31:39
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1.首先学习下傅里叶变换的东西。学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下，并没有深入的讲解。而现在看来，傅里叶变换似乎是处理的方面的重点只是呢，现在就先学习学习傅里叶变换吧。 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图，我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质。时域上的东西直观的反应到了频域上了，很完美的结合到了一起，233333.  
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2023-09-06 16:39:29
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灰色关联度matlab源程序(完整版)最近几天一直在写算法，其实网上可以下到这些算法的源程序的，但是为了搞懂，搞清楚，还是自己一个一个的看了，写了，作为自身的积累，而且自己的的矩阵计算类库也迅速得到补充，以后关于算法方面，基本的矩阵运算不用再重复写了，挺好的，是种积累，下面把灰关联的matlab程序与大家分享。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的
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2024-01-15 17:59:53
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Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下： 方法一：直接聚类，
利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。
方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体
需要进行如下过程处理：（1）找
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2024-04-21 14:40:28
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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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5.1 单因素方差分析
5.1.1
方差分析的基本概念
在实际问题中，人们常常需要在不同的条件下对所研究的对象进行对比试验，从而得到若干组数据（样本）。方差分析就是一种分析、处理多组实验数据间均值差异的显著性的统计方法。其主要任务是，通过对数据的分析处理，搞清楚各实验条件对实验结果的影响，以便更有效地指导实践，提高经济效益或者科研水平。
在统计中，人们称受控制的条件为因素，因素所
# BP神经网络代码分析
## 引言
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，广泛应用于模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。本文将通过MATLAB代码来分析BP神经网络的实现原理，并提供代码示例。
## 神经网络简介
神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它由大量的神经元（或节点）相互连接构成。每个神经元接收来自其他神经元
原创
2023-10-30 10:28:18
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方法一：1：用zscore函数对原始数据S进行标准化。2：用cov函数求出标准化后的数据的协方差。3：求出此协方差的特征向量与特征根（eig函数）。4：将产生的特征向量依据特征根大小从大到小进行排列（即将特征向量按列倒序）。5：依据需求取出倒序后的向量的前几列（一般根据特征根来算贡献率，使得累计贡献率大于85%），组成新的矩阵T6：做S*T得到分析后的新的数据。7：依据特征根算贡献率...
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2021-06-08 14:54:13
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拟合用到的数据是老师给的鲍鱼数据<abalone.csv>，想做一个“整体重量”关于“长度”、“直径”、“高度”的多元回归分析。下面是多元回归的基础代码：clc;clear
A1=importdata('abalone.csv');
% A1.data(101:end,:)=[]; %% 弄十几个数据看一眼
X1=A1.data(:,1:3);
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2023-10-10 19:27:45
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一：软件介绍MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB应用非常之广泛！
MATLAB和
Mathematica、
Maple并称为三大
数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首
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2024-01-21 09:38:50
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前言多元线性回归模型非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会将原理知识穿插于代码段中，争取以不一样的视角来叙述和讲解如何更好的构建和优化多元线性回归模型。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python实战Python多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选
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2024-05-08 09:55:04
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function [y] = relevancy( refer,compare,p,rank)
%refer参考数列(行向量)，compare比较数列
%p为分辨系数，默认为0.5
%rank为列向量，反映参考数列与比较数列同增同减时是相关还是不相关
%rank为1表示同增同减时是相关（默认），rank为0表示同增同减时是不相关
%y返回一个反映关联度的列向量
[a,b]=size(compare
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2024-06-20 14:52:57
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