MATLAB數(shù)據(jù)分析方法

內(nèi)容概要

　　數(shù)據(jù)分析是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)各種數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程，已成為當(dāng)代自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)各個(gè)學(xué)科研究者必備的知識(shí)。matlab是一套高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化軟件，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與處理的有效工具。本書(shū)介紹數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容與方法，應(yīng)用matlab軟件既面向?qū)ο笥置嫦蜻^(guò)程地編寫(xiě)實(shí)際數(shù)據(jù)分析程序。全書(shū)共分7章，主要內(nèi)容包括：matlab基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)描述性分析、回歸分析、判別分析、主成分分析與典型相關(guān)分析、聚類(lèi)分析、數(shù)值模擬分析。
　　 每章末精心編寫(xiě)習(xí)題供讀者練習(xí)，此外每章還安排了緊密聯(lián)系實(shí)際的綜合性、分析性實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。
　　《matlab數(shù)據(jù)分析方法》適用于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息與計(jì)算科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等專(zhuān)業(yè)的本科生，還可作為相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生選修課程教材，并可供碩士研究生以及科技工作者參考。

書(shū)籍目錄

前言
教學(xué)建議
第1章　matlab基礎(chǔ)
　1.1數(shù)據(jù)分析與matlab
　1.1.1數(shù)據(jù)分析概述
　1.1.2matlab在數(shù)據(jù)分析中的位置和作用
　1.2matlab簡(jiǎn)介
　1.2.1matlab的特點(diǎn)
　1.2.2matlab 7.0界面
　1.2.3matlab的聯(lián)機(jī)幫助
　1.3變量與函數(shù)
　1.3.1常量與變量
　1.3.2函數(shù)
　1.4矩陣及其運(yùn)算
　1.4.1操作符與運(yùn)算符
　1.4.2矩陣的輸入與運(yùn)算
　1.4.3數(shù)組的輸入與運(yùn)算
　1.5m文件與編程
　1.5.1m文件編輯/調(diào)試器窗口
　1.5.2m文件
　1.5.3控制語(yǔ)句的編程
　1.6matlab通用操作實(shí)例
　習(xí)題
第2章　數(shù)據(jù)描述性分析
　2.1基本統(tǒng)計(jì)量與數(shù)據(jù)可視化
　2.1.1樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量
　2.1.2樣本數(shù)據(jù)可視化
　2.2數(shù)據(jù)分布及檢驗(yàn)
　2.2.1一元數(shù)據(jù)分布檢驗(yàn)
　2.2.2多維數(shù)據(jù)的特征值與分布檢驗(yàn)
　2.3數(shù)據(jù)變換
　2.3.1數(shù)據(jù)屬性變換
　2.3.2box-cox變換
　2.3.3基于數(shù)據(jù)變換的綜合評(píng)價(jià)模型
　習(xí)題
　實(shí)驗(yàn)1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量及其分布檢驗(yàn)
第3章　回歸分析
　3.1一元回歸模型
　3.1.1一元線性回歸模型
　3.1.2一元非線性回歸模型
　3.1.3一元回歸建模實(shí)例
　3.2多元線性回歸模型
　3.2.1多元線性回歸模型及其表示
　3.2.2matlab的回歸分析命令
　3.2.3多元線性回歸實(shí)例
　3.3逐步回歸
　3.3.1最優(yōu)回歸方程的選擇
　3.3.2逐步回歸的matlab方法
　習(xí)題
　實(shí)驗(yàn)2多元線性回歸與逐步回歸
第4章　判別分析
　4.1距離判別分析
　4.1.1判別分析的概念
　4.1.2距離的定義
　4.1.3兩總體的距離判別分析
　4.1.4多個(gè)總體的距離判別分析
　4.2判別準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)
　4.3貝葉斯判別分析
　4.3.1兩總體的貝葉斯判別
　4.3.2多個(gè)總體的貝葉斯判別
　4.3.3平均誤判率
　習(xí)題4
　實(shí)驗(yàn)3距離判別與貝葉斯判別分析
第5章　主成分分析與典型相關(guān)分析
　5.1主成分分析
　5.1.1主成分分析的基本原理
　5.1.2樣本主成分分析
　5.2主成分分析的應(yīng)用
　5.2.1主成分分析用于綜合評(píng)價(jià)
　5.2.2主成分分析用于分類(lèi)
　5.2.3主成分分析用于信號(hào)分離
　5.3典型相關(guān)分析
　5.3.1典型相關(guān)分析的基本原理
　5.3.2樣本的典型變量與典型相關(guān)系數(shù)
　5.3.3典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
　5.3.4典型相關(guān)分析實(shí)例
　習(xí)題5
　實(shí)驗(yàn)4主成分分析與典型相關(guān)分析
第6章　聚類(lèi)分析
　6.1距離聚類(lèi)
　6.1.1聚類(lèi)的思想
　6.1.2向量的距離
　6.1.3類(lèi)間距離與遞推公式
　6.2譜系聚類(lèi)與k均值聚類(lèi)
　6.2.1譜系聚類(lèi)
　6.2.2k均值聚類(lèi)
　6.3模糊均值聚類(lèi)
　6.3.1模糊c均值聚類(lèi)
　6.3.2模糊減法聚類(lèi)
　6.4聚類(lèi)的有效性
　6.4.1譜系聚類(lèi)的有效性
　6.4.2模糊聚類(lèi)的有效性
　習(xí)題6
　實(shí)驗(yàn)5聚類(lèi)方法與聚類(lèi)有效性
第7章　數(shù)值模擬分析
　7.1蒙特卡羅方法與應(yīng)用
　7.1.1蒙特卡羅方法的基本思想
　7.1.2隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生與matlab的偽隨機(jī)數(shù)
　7.1.3蒙特卡羅方法應(yīng)用實(shí)例
　7.2bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用
　7.2.1人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
　7.2.2bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　7.2.3matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
　7.2.4bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例
　習(xí)題7
　實(shí)驗(yàn)6數(shù)值模擬
附錄瑞士銀行紙幣（swiss bank notes）
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：

編輯推薦

《MATLAB數(shù)據(jù)分析方法》編輯推薦：以專(zhuān)業(yè)理論為指導(dǎo)，以應(yīng)用軟件為工具，以建立數(shù)學(xué)模型為方法，以解決實(shí)際問(wèn)題為目的，以提高學(xué)生的創(chuàng)新能力為宗旨，主要介紹了樣本數(shù)據(jù)的處理方法、線性回歸模型與非線性曲線擬合、主成分分析與典型相關(guān)分析、判別分析方法、聚類(lèi)分析以及數(shù)值模擬的方法。《MATLAB數(shù)據(jù)分析方法》具有以下特點(diǎn)：既注重?cái)?shù)據(jù)分析的原理介紹，又注重MATLAB程序的編寫(xiě)。大部分例題給出面向過(guò)程的MATLAB程序.有利于學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的原理與提高使用軟件的能力。理論與實(shí)踐相結(jié)合，每一章設(shè)計(jì)了綜合性的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，實(shí)驗(yàn)理論密切聯(lián)系社會(huì)實(shí)際，有利于培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題與解決問(wèn)題的能力，增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任意識(shí)。為方便讀者，本教材提供課件和例題程序源代碼，有需要的讀者可以到華章網(wǎng)站下載。

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