MATLAB數據分析方法

A. Matlab數據分析

這個問題可以這樣來考慮：
首先判斷低谷大致值，用find函數找出處於低谷時期附近的值，然後用mean函數求出平均值。
實現代碼：
t=0:0.5:23.5;
s=[。。。。。。];
k=find(s<60);
M=mean(s(k))
運行結果為 M = 10.5556

B. MATLAB數據分析方法的介紹

《MATLAB數據分析方法》是機械工業出版社在2012年1月出版的一本書籍。

C. MATLAB數據分析方法 描述性分析 練習

1、單擊「Microsoft Office 按鈕」 ，然後單擊「Excel 選項」。



2、單擊「載入項」，然後在「管理」框中，選擇「Excel 載入宏」，單擊「轉到」。



3、在「可用載入宏」框中，選中「分析工具庫」復選框，然後單擊「確定」。



提示：如果「可用載入宏」框中未列出「分析工具庫」，請單擊「瀏覽」以找到它。

如果系統提示計算機當前未安裝分析工具庫，請單擊「是」以安裝它。

4、OK

載入分析工具庫之後，「數據分析」命令將出現在「數據」選項卡上的「分析」組中。

D. MATLAB數據分析方法的基本信息

數據分析是用適當的統計方法對各種數據加以詳細研究和概括總結的過程，已成為當代自然科學和社會科學各個學科研究者必備的知識。matlab是一套高性能的數值計算和可視化軟體，是實現數據分析與處理的有效工具。本書介紹數據分析的基本內容與方法，應用matlab軟體既面向對象又面向過程地編寫實際數據分析程序。全書共分7章，主要內容包括：matlab基礎、數據描述性分析、回歸分析、判別分析、主成分分析與典型相關分析、聚類分析、數值模擬分析。
每章末精心編寫習題供讀者練習，此外每章還安排了緊密聯系實際的綜合性、分析性實驗內容。
《matlab數據分析方法》適用於計算機科學與技術、信息與計算科學、統計學等專業的本科生，還可作為相關專業本科生選修課程教材，並可供碩士研究生以及科技工作者參考。

E. MATLAB數據分析方法怎麼樣，MATLAB數據分析方法好不好 購買心得

MATLAB數據分析方法這本書並不厚重，但作者緊扣題目選取了數據分析的6種方法分別開展示例分析，既有理論又有實踐，重點突出，好書

F. MATLAB數據分析方法 判別分析 matlab

數據分析是用適當的統計方法對各種數據加以詳細研究和概括總結的過程，已成為當代自然科學和社會科學各個學科研究者必備的知識。matlab是一套高性能的數值計算和可視化軟體，是實現數據分析與處理的有效工具。本書介紹數據分析的基本內容與方法，應用matlab軟體既面向對象又面向過程地編寫實際數據分析程序。全書共分7章，主要內容包括：matlab基礎、數據描述性分析、回歸分析、判別分析、主成分分析與典型相關分析、聚類分析、數值模擬分析。
每章末精心編寫習題供讀者練習，此外每章還安排了緊密聯系實際的綜合性、分析性實驗內容。
《matlab數據分析方法》適用於計算機科學與技術、信息與計算科學、統計學等專業的本科生，還可作為相關專業本科生選修課程教材，並可供碩士研究生以及科技工作者參考。

G. 如何用matlab數據分析

這個問題的范圍也太大了吧，數據處理是一個大范疇，分析sd卡之類的數據也太泛泛了吧，總之這樣的問題讓我束手無策。不明白樓主是要讀取sd卡的數據呢，還是要對數據進行統計分析呢？

H. matlab數據處理

數據量太大會內存溢出的。
如果這些矩陣本身沒關系，倒不如寫2011-1995+1次，最後在合並到三維矩陣或者元胞中。

不太理解把矩陣匯總到一個大矩陣的含義。
每個矩陣已經是二維的了，這個大矩陣也要求二維還是三維，如果二維應該規定下格式。

I. MATLAB數據分析方法的目錄

《matlab數據分析方法》
前言
教學建議
第1章matlab基礎1
1.1數據分析與matlab1
1.1.1數據分析概述1
1.1.2matlab在數據分析中的位置和作用3
1.2matlab簡介3
1.2.1matlab的特點3
1.2.2matlab 7.0界面4
1.2.3matlab的聯機幫助10
1.3變數與函數11
1.3.1常量與變數11
1.3.2函數13
1.4矩陣及其運算14
1.4.1操作符與運算符14
1.4.2矩陣的輸入與運算15
1.4.3數組的輸入與運算18
1.5m文件與編程19
1.5.1m文件編輯/調試器窗口19
.1.5.2m文件20
1.5.3控制語句的編程21
1.6matlab通用操作實例22
習題125
第2章數據描述性分析26
2.1基本統計量與數據可視化26
2.1.1樣本數據的基本統計量26
2.1.2樣本數據可視化32
2.2數據分布及檢驗36
2.2.1一元數據分布檢驗36
2.2.2多維數據的特徵值與分布檢驗38
2.3數據變換44
2.3.1數據屬性變換44
2.3.2box-cox變換46
2.3.3基於數據變換的綜合評價模型48
習題250
實驗1數據統計量及其分布檢驗51
第3章回歸分析53
3.1一元回歸模型53
3.1.1一元線性回歸模型53
3.1.2一元非線性回歸模型57
3.1.3一元回歸建模實例62
3.2多元線性回歸模型66
3.2.1多元線性回歸模型及其表示66
3.2.2matlab的回歸分析命令67
3.2.3多元線性回歸實例73
3.3逐步回歸75
3.3.1最優回歸方程的選擇75
3.3.2逐步回歸的matlab方法77
習題378
實驗2多元線性回歸與逐步回歸80
第4章判別分析81
4.1距離判別分析81
4.1.1判別分析的概念81
4.1.2距離的定義82
4.1.3兩總體的距離判別分析83
4.1.4多個總體的距離判別分析87
4.2判別准則的評價89
4.3貝葉斯判別分析91
4.3.1兩總體的貝葉斯判別92
4.3.2多個總體的貝葉斯判別95
4.3.3平均誤判率97
習題4101
實驗3距離判別與貝葉斯判別分析103
第5章主成分分析與典型相關分析105
5.1主成分分析105
5.1.1主成分分析的基本原理105
5.1.2樣本主成分分析110
5.2主成分分析的應用114
5.2.1主成分分析用於綜合評價114
5.2.2主成分分析用於分類116
5.2.3主成分分析用於信號分離120
5.3典型相關分析122
5.3.1典型相關分析的基本原理122
5.3.2樣本的典型變數與典型相關系數125
5.3.3典型相關系數的顯著性檢驗126
5.3.4典型相關分析實例128
習題5131
實驗4主成分分析與典型相關分析133
第6章聚類分析136
6.1距離聚類136
6.1.1聚類的思想136
6.1.2向量的距離137
6.1.3類間距離與遞推公式140
6.2譜系聚類與k均值聚類141
6.2.1譜系聚類141
6.2.2k均值聚類147
6.3模糊均值聚類151
6.3.1模糊c均值聚類151
6.3.2模糊減法聚類153
6.4聚類的有效性154
6.4.1譜系聚類的有效性154
6.4.2模糊聚類的有效性156
習題6157
實驗5聚類方法與聚類有效性158
第7章數值模擬分析160
7.1蒙特卡羅方法與應用160
7.1.1蒙特卡羅方法的基本思想160
7.1.2隨機數的產生與matlab的偽隨機數161
7.1.3蒙特卡羅方法應用實例162
7.2bp神經網路及應用169
7.2.1人工神經元及人工神經元網路169
7.2.2bp神經網路170
7.2.3matlab神經網路工具箱172
7.2.4bp神經網路應用實例174
習題7178
實驗6數值模擬179
附錄瑞士銀行紙幣（swiss bank notes）182
參考文獻188

J. MATLAB數據分析方法 主成份-聚類分析 matlab

result = result.replaceAll(">\\s*<", "><").replaceAll("<\\?([^>|^\\?]*)\\?>", "");
String json = result;
Matcher matcher = Pattern.compile("<([^>|^/]*)>").matcher(result);
while(matcher.find()){
for (int i = 0; i < matcher.groupCount(); i++) {
String s = matcher.group(i+1);
json = json.replaceAll("<"+s+">([^<|^\"]*)</"+s+">", "\""+s+"\":\"$1\",");
}
}