目录1.简介2.Pearson相关系数算法详解程序实现3.Kendall相关系数算法详解 程序实现4.Spearman相关系数算法详解 程序实现1.简介相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。常见的三种：Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearm
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2023-12-27 21:07:25
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作者：我心飞翔
Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 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；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（4
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2023-10-11 09:36:24
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文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
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2023-11-10 13:23:58
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在现代信号处理领域，Matlab和Python的结合使用已成为一种常见的方法。由于两者在功能和效率上的互补，开发者和研究人员往往需要在特定情况下选择最合适的工具。本文旨在探讨如何利用这两种工具进行信号处理，并详细记录了整个问题解决的过程。
## 问题背景
在一个信号处理项目中，我的任务是用Matlab实现信号的滤波和分析，然而项目组中的一部分成员则偏好使用Python进行相同任务。这种背景下，
在MATLAB中进行数据分析已经成为日常工作的一部分，特别是在科研与工程领域。MATLAB以其强大的数学计算和数据可视化能力，成为数据分析中的重要工具。然而，仅依赖于基本功能并不足以充分利用MATLAB的潜力。通过系统化的架构、合理的性能优化以及多样的扩展讨论，我们可以深入探讨如何使用MATLAB进行数据分析。
> 在数据分析的过程中，了解背景知识与数据特性至关重要。一个良好的开端是关键，尤其是
# 用 MATLAB 做数据分析的基础指南
数据分析是各行业中不可或缺的技能，而 MATLAB 是一个强大的工具，广泛应用于科学与工程领域。本文将带领新手逐步了解如何使用 MATLAB 进行数据分析。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------------|
| 1 | 数据收集
1.数据结构和序列1.1 元组元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。tuple = 1, 2, 3
tup(1, 2, 3)生成元素是元组的元组：nested_tup = (1, 2, 3), (4, 5,6)
nested_tup((1, 2, 3), (4, 5,6))任意序列 / 迭代器 ➡ 元组：tuple([6, 0, 7])(6, 0, 7)tup = tuple('pyt
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2024-08-16 11:33:48
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在此，我们将测试两个类似的MATLAB和Python脚本，因为它们执行了一些基本的振动分析。这些脚本执行以下操作：载入两列CSV绘制所有数据计算并绘制移动的1秒RMS电平计算并绘制FFT可以下载MATLAB和Python函数以及分析中使用的振动数据文件。我们将研究范围从数万个点到数千万个的数据集。编程背景Python一般而言，Python的优点是免费，开源且用途更广。 他们的NumPy和SciPy
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2023-08-11 21:36:20
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题目：针对2007年我国31个省、市、自治区和直辖市的农村居民家庭平均每人全年消费性支出的8个主要变量数据，进行了多项数值分析。主要包括绘制8个主要变量对应不同地区变化的直方图和曲线图，并进行描述分析；同时利用K均值聚类和模糊C均值聚类方法对31个不同地区进行聚类分析并比较不同；从协方差矩阵出发进行主成分分析，并对相应的主成分进行解释。 目录解题流程介绍绘制直方图与曲线图两种聚类方法的实现K均值聚
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2023-08-25 21:42:19
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注：博主今天开始更新数据结构与算法，使用Python语言实现，涉及基本数据结构、十大排序算法、递归分治、贪心动归等，意在帮大家更加容易的学习数据结构与算法以及进一步梳理这些知识点。目录一、什么是数据结构1.数据的逻辑结构2.数据的物理结构二、什么是算法1.算法的定义2.算法的特性3.算法设计的要求一、什么是数据结构数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相
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2023-08-04 22:45:24
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Matlab信号处理需要安装的APP： Signal Analyzer app:提供一个可以在时域和频域可视化、测量、分析和比较信号的工具； Filter Builder和Filter Designer app:可以很方便通过下拉菜单和填写参数的方式来设计和分析数字滤波器； 对于小波分析，Matlab提供了： 1.Wavelet Signal Denoise app:利用离散小波变换对信号去噪；
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2023-11-11 21:27:03
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matlab数据分析，优化等数据分析 数据分析--做图mm6files\mm1701.m 数据分析—统计分析和通用数据分析 (求均值及如何指所求维,如何求各数据采样对均值的偏离量)精通matlab综合辅导与指南\17Chap9.doc 实验数据的处理：数据插值精通matlab综合辅导与指南\18Chap11.doc 数据插值:一维函数interp1,二维函数interp2 ; 注意： 首先，不能要
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2023-09-08 15:01:02
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1.常见的回归函数2.工具数据分析有很多成熟的工具可以使用，如R、python、spss等。此处我们选用python进行分析。首先，我们需要安装并导入python数据分析常用的库。# 工具：python3
#固定导入
import numpy as np #科学计算基础库，多维数组对象ndarray
import pandas as pd #数据处理库，DataFrame(二维数组)
impor
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2023-12-19 22:08:05
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数据分析-matlab入门-用电分析和音频频率分析0 序1、matlab2、数据分析1、入门实战1-用电分析1.1 用电量分析1.1.1 实操1.1.2 据图分析2 、入门实战2-音频频率分析2.1 音频频率2.1.1实操3 总结3.1 音频、图像 频图分析3.2 傅里叶变换3.3 matlab知识点 0 序1、matlab数据加载、加工、作图、修饰2、数据分析1、入门实战1-用电分析1.1 用
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2024-01-30 22:45:15
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# 数据分析：MATLAB 和 Python 入门指南
## 流程概述
在进行数据分析时，通常遵循以下几个步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 确定要分析的数据 |
| 2 | 数据预处理 |
|
原创
2024-08-02 05:48:41
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# Matlab做面板数据分析
## 引言
面板数据（Panel Data）是经济学、金融学、社会科学等领域常用的一种数据类型，也称为纵向数据、长期数据或追踪数据。它包含了多个观测单位在不同时间点的多个变量数据。面板数据的分析可以揭示时间和个体间的关系，为研究提供更准确的结论。
Matlab是一种功能强大的数值计算和数据分析工具，提供了许多方便的函数和工具箱，用于处理和分析面板数据。本文将介
原创
2023-08-17 14:49:16
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目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过
# 用Python和MATLAB进行数字信号处理
数字信号处理（DSP）是一个重要的领域，涉及到使用计算技术处理和分析信号。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python和MATLAB进行数字信号处理。我们将分步骤进行，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，我们将整个项目的流程展示在下表中：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-02 03:37:43
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利用MATLAB进行实验数据处理摘要 在科学实验中，我们常需要对大量实验数据进行处理以得到或者验证某些结论。本文介绍了利用MATLAB软件进行多项式插值和拟合以及简单的数值微积分处理。并且在介绍曲线拟合的时候我们又介绍了最小二乘法原理及利用最小二乘法线性拟合，还有将指数形式的模型转化为线性模型进行处理。关键字 MATLAB；多项式插值；曲线拟合；最小二乘法；微积分利用MATLAB进行实验数据处理1
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2023-08-11 17:56:06
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1. 数据统计分析max最大值min最小值sum求和prod求积mean平均数median中值cumsum累加cumprod乘积std标准差corrcoef相关系数sort排序1.1 最大值和最小值MATLAB提供了求数据序列最大值的函数max和求最小值的函数min，它们的调用格式和操作过程类似。1．求向量的最大值和最小值 求向量X的最大值的函数有两种调用格式，分别是： ① y=max(X)：返回
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2024-01-08 13:57:59
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