MATLAB数据分析方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

MATLAB数据分析方法PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

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

1.1.2 MATLAB在数据分析中的位置和作用3

1.2 MATLAB简介3

1.2.1 MATLAB的特点3

1.2.2 MATLAB 7.0界面4

1.2.3 MATLAB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

1.5 M文件与编程19

1.5.1 M文件编辑／调试器窗口19

1.5.2 M文件20

1.5.3 控制语句的编程21

1.6 MATLAB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

2.3.2 box-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

3.2.2 MATLAB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 典型相关系数的显著性检验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

6.2.2 K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

7.2 BP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

7.2.2 BP神经网络170

7.2.3 MATLAB神经网络工具箱172

7.2.4 BP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