MATLAB数据分析方法

A. Matlab数据分析

这个问题可以这样来考虑：
首先判断低谷大致值，用find函数找出处于低谷时期附近的值，然后用mean函数求出平均值。
实现代码：
t=0:0.5:23.5;
s=[。。。。。。];
k=find(s<60);
M=mean(s(k))
运行结果为 M = 10.5556

B. MATLAB数据分析方法的介绍

《MATLAB数据分析方法》是机械工业出版社在2012年1月出版的一本书籍。

C. MATLAB数据分析方法 描述性分析 练习

1、单击“Microsoft Office 按钮” ，然后单击“Excel 选项”。



2、单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。



3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。



提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。

如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。

4、OK

加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。

D. MATLAB数据分析方法的基本信息

数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。matlab是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用matlab软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：matlab基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。
每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。
《matlab数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。

E. MATLAB数据分析方法怎么样，MATLAB数据分析方法好不好 购买心得

MATLAB数据分析方法这本书并不厚重，但作者紧扣题目选取了数据分析的6种方法分别开展示例分析，既有理论又有实践，重点突出，好书

F. MATLAB数据分析方法 判别分析 matlab

数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。matlab是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用matlab软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：matlab基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。
每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。
《matlab数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。

G. 如何用matlab数据分析

这个问题的范围也太大了吧，数据处理是一个大范畴，分析sd卡之类的数据也太泛泛了吧，总之这样的问题让我束手无策。不明白楼主是要读取sd卡的数据呢，还是要对数据进行统计分析呢？

H. matlab数据处理

数据量太大会内存溢出的。
如果这些矩阵本身没关系，倒不如写2011-1995+1次，最后在合并到三维矩阵或者元胞中。

不太理解把矩阵汇总到一个大矩阵的含义。
每个矩阵已经是二维的了，这个大矩阵也要求二维还是三维，如果二维应该规定下格式。

I. MATLAB数据分析方法的目录

《matlab数据分析方法》
前言
教学建议
第1章matlab基础1
1.1数据分析与matlab1
1.1.1数据分析概述1
1.1.2matlab在数据分析中的位置和作用3
1.2matlab简介3
1.2.1matlab的特点3
1.2.2matlab 7.0界面4
1.2.3matlab的联机帮助10
1.3变量与函数11
1.3.1常量与变量11
1.3.2函数13
1.4矩阵及其运算14
1.4.1操作符与运算符14
1.4.2矩阵的输入与运算15
1.4.3数组的输入与运算18
1.5m文件与编程19
1.5.1m文件编辑/调试器窗口19
.1.5.2m文件20
1.5.3控制语句的编程21
1.6matlab通用操作实例22
习题125
第2章数据描述性分析26
2.1基本统计量与数据可视化26
2.1.1样本数据的基本统计量26
2.1.2样本数据可视化32
2.2数据分布及检验36
2.2.1一元数据分布检验36
2.2.2多维数据的特征值与分布检验38
2.3数据变换44
2.3.1数据属性变换44
2.3.2box-cox变换46
2.3.3基于数据变换的综合评价模型48
习题250
实验1数据统计量及其分布检验51
第3章回归分析53
3.1一元回归模型53
3.1.1一元线性回归模型53
3.1.2一元非线性回归模型57
3.1.3一元回归建模实例62
3.2多元线性回归模型66
3.2.1多元线性回归模型及其表示66
3.2.2matlab的回归分析命令67
3.2.3多元线性回归实例73
3.3逐步回归75
3.3.1最优回归方程的选择75
3.3.2逐步回归的matlab方法77
习题378
实验2多元线性回归与逐步回归80
第4章判别分析81
4.1距离判别分析81
4.1.1判别分析的概念81
4.1.2距离的定义82
4.1.3两总体的距离判别分析83
4.1.4多个总体的距离判别分析87
4.2判别准则的评价89
4.3贝叶斯判别分析91
4.3.1两总体的贝叶斯判别92
4.3.2多个总体的贝叶斯判别95
4.3.3平均误判率97
习题4101
实验3距离判别与贝叶斯判别分析103
第5章主成分分析与典型相关分析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样本主成分分析110
5.2主成分分析的应用114
5.2.1主成分分析用于综合评价114
5.2.2主成分分析用于分类116
5.2.3主成分分析用于信号分离120
5.3典型相关分析122
5.3.1典型相关分析的基本原理122
5.3.2样本的典型变量与典型相关系数125
5.3.3典型相关系数的显着性检验126
5.3.4典型相关分析实例128
习题5131
实验4主成分分析与典型相关分析133
第6章聚类分析136
6.1距离聚类136
6.1.1聚类的思想136
6.1.2向量的距离137
6.1.3类间距离与递推公式140
6.2谱系聚类与k均值聚类141
6.2.1谱系聚类141
6.2.2k均值聚类147
6.3模糊均值聚类151
6.3.1模糊c均值聚类151
6.3.2模糊减法聚类153
6.4聚类的有效性154
6.4.1谱系聚类的有效性154
6.4.2模糊聚类的有效性156
习题6157
实验5聚类方法与聚类有效性158
第7章数值模拟分析160
7.1蒙特卡罗方法与应用160
7.1.1蒙特卡罗方法的基本思想160
7.1.2随机数的产生与matlab的伪随机数161
7.1.3蒙特卡罗方法应用实例162
7.2bp神经网络及应用169
7.2.1人工神经元及人工神经元网络169
7.2.2bp神经网络170
7.2.3matlab神经网络工具箱172
7.2.4bp神经网络应用实例174
习题7178
实验6数值模拟179
附录瑞士银行纸币（swiss bank notes）182
参考文献188

J. MATLAB数据分析方法 主成份-聚类分析 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\",");
}
}