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如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系

如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 实现原理 演示效果 完整代码 --- 实现原理 使用 matlab 的绘制函数时，默认设置为一个方框形的坐标系，...[图1] 如果想要绘制的如下图所示中的带箭头的坐标系，需要如何实现呢？...Matlab 可以很方便的提供 axis 对象在 figure 对象的位置，axis 对象的的取值范围、坐标轴的宽和高等属性。...利用这点，我们很容易确定坐标原点O(0,0)在图窗中的位置坐标（任意点都是如此），再由 axis 对象的长宽属性很容易确定坐标轴在图窗的始末位置坐标。...（具体实现见 DrawAxisWithArrow.m），同时如果想在坐标上某个位置标注文字也可以利用这个函数进行坐标转换（图2中文字均是调用 FigPointLabel.m 绘制）。

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MATLAB在数据分析中的应用：从统计推断到机器学习建模

本文将介绍如何使用MATLAB进行基本的统计分析与数据建模，重点讲解常用的统计方法、数据处理技巧，以及如何在MATLAB中构建简单的回归模型和进行假设检验。...以下代码演示了如何在MATLAB中计算这些评估指标。...高级数据建模：时间序列分析在许多实际问题中，数据可能是时间序列数据（如股票价格、气温变化等）。时间序列数据建模是数据分析中的一个重要方向。...MATLAB与机器学习建模MATLAB提供了专门的机器学习工具箱，用于构建和训练机器学习模型。用户可以使用 决策树、支持向量机、随机森林、K近邻 等常见算法进行建模。...回归分析：详细讲解了线性回归、多项式回归及回归诊断的步骤，并通过MATLAB的内置函数（如fitlm）构建回归模型。

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    机器学习之SVM支持向量机

    拟合线性SVM模型 % 绘制决策边界 w = svmModel.Beta; % 获取模型的权重向量w b = svmModel.Bias; % 获取模型的偏置项b a = -w(1)/w(2); %...计算决策边界的斜率 xx = linspace(-5,5); % 生成x坐标 yy = a*xx - b/w(2); % 计算决策边界的y坐标 margin = 1/sqrt(sum(w.^2));...hold on; % 将图形保持在当前状态，以便绘制其他图形 plot(xx,yy,'k-'); % 绘制决策边界 plot(xx,yy_down,'k--'); % 绘制间隔边界下界 plot(xx...支持向量可以帮助我们了解决策边界及分类结果的原因。 鲁棒性：SVM对于处理输入空间中的噪音和异常值具有较好的鲁棒性。由于它的决策函数只依赖于支持向量，所以局部的扰动并不会对整体模型产生很大影响。...泛化能力：SVM通过最大化间隔来选择最优决策边界，从而提高了模型的泛化能力。这种特性使得SVM在处理未见过的数据时表现较好。

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    当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

    当机器学习遇到简洁、强大且美观的plotly可视化库时，可谓是强强联手，从模型训练、预测、决策边界、残差、交叉验证、网格搜索到模型评价，均可以很容易地可视化出来。 ?...Plotly Express 回归 这里我们将一起学习如何使用plotly图表来显示各种类型的回归模型，从简单的模型如线性回归，到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...3D图绘制支持向量机决策边界 二维平面中，当类标签给出时，可以使用散点图考察两个属性将类分开的程度。...而在更高维度中，即当输入数据中有多个变量时，分类器可以是支持向量机(SVM)，其通过在高维空间中寻找决策边界以区分不同类别标签。如在三维空间中可以通3D图内的曲线来可视化模型的决策平面。...通过plotly中的dash还可以绘制交互图，不同参数下不同的决策边界，无疑给我们理解模型提供了一个很好的帮手。具体绘图过程可以到官网查看，这里不做过多的介绍。 ?

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    R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Boxs M检验可视化

    默认情况下，将绘制前两个响应变量。结果显示出在 Normal 和 Chemical 变量上的均值排序较为明显。...此外，LDA允许指定组成员身份的先验概率，以使分类错误率与所关注人群中获得的结果可比较。二次判别分析允许组之间的协方差矩阵存在差异，并给出二次而不是线性的分类边界。...从LDA的角度来看，可视化结果的一个目标是通过LD1和LD2的得分来查看分类的边界。递归分区决策树递归分区是一种创建决策树的方法，旨在对人群的成员进行分类。...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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    Machine Learning Experiment SVM Linear Classification 详解+源代码实现

    关于如何选择好的决策边界 ? 我们可以看到，上述的决策边界并不是很好，虽然都可以完整的划分数据集，但是明显不够好。 ? 此处的beta垂直于w。 ?...实验要求： 使用MATLAB中的LIBSVM实现SVM对于数据集的线性分类。...计算决策边界函数 beta=model.Beta b=model.Bias y_plot=-(beta(1)/(beta(2)))*x_plot-b/(beta(2)) 绘制决策边界 ?...计算得到 beta = 4.6826 13.0917 b = -53.1399 绘制决策边界结果如下： ?...根据前后对比，我们可以明显看出，C很大时，对于构造一个大的margin只有一个相当小的权重，即力图达到更高的分类正确率，但是，这时候的决策边界效果不具有更好的泛化效果。 附注：绘制新的支持向量 ?

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    6 逻辑回归(Logistic Regression)

    6.3 决策边界(Decision Boundary) 决策边界的概念，可帮助我们更好地理解逻辑回归模型的拟合原理。 在逻辑回归中，有假设函数 hθx=g(z)=gθTx。...6.3 决策边界(Decision Boundary) 决策边界的概念，可帮助我们更好地理解逻辑回归模型的拟合原理。 在逻辑回归中，有假设函数 hθx=g(z)=gθTx。...如果取 θ=−311，则有 z=−3+x1+x2，当 z≥0 即 x1+x2≥3 时，易绘制图中的品红色直线即决策边界，为正向类（以红叉标注的数据）给出 y=1 的分类预测结果。...简单来说，决策边界就是分类的分界线，分类现在实际就由 z (中的 θ)决定啦。 6.4 代价函数(Cost Function) 那我们怎么知道决策边界是啥样？θ 多少时能很好的拟合数据？...如果直接套用线性回归的代价函数： Jθ=12mi=1mhθxi−yi2 其中 hθ(x)=gθTx，可绘制关于 J(θ) 的图像，如下图 回忆线性回归中的平方损失函数，其是一个二次凸函数（碗状），二次凸函数的重要性质是只有一个局部最小点即全局最小点

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    机器学习标准教科书PRML的Python实现：最佳读书伴侣

    此外，我们在 GitHub 上也能找到非常多的学习资源，例如中文翻译项目、Matlab 实现项目或各种读书笔记等。...例如在最大间隔分类器或支持向量机中，我们假设训练数据集在特征空间中是线性可分的。...但是这种分类的情况会有很多，我们可以选择最稳妥的分类方法，即决策边界尽可能地处于所分类别的中间。...支持向量机解决这个问题的方法是：引入间隔（margin）的概念，这 个概念被定义为决策边界与任意样本之间的最小距离，如原书第七章图 7.1 所示。...如左图所示，间隔被定义为决策边界与最近的数据点之间的垂直距离。最大化间隔会生成对决策边界的一个特定的选择，如右图所示。这个决策边界的位置由数据点的一个子集确定，被称为支持向量，用圆圈表示。

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    资源 | 机器学习标准教科书PRML的Python实现：最佳读书伴侣

    例如在最大间隔分类器或支持向量机中，我们假设训练数据集在特征空间中是线性可分的。...但是这种分类的情况会有很多，我们可以选择最稳妥的分类方法，即决策边界尽可能地处于所分类别的中间。...支持向量机解决这个问题的方法是：引入间隔（margin）的概念，这 个概念被定义为决策边界与任意样本之间的最小距离，如原书第七章图 7.1 所示。 ?...如左图所示，间隔被定义为决策边界与最近的数据点之间的垂直距离。最大化间隔会生成对决策边界的一个特定的选择，如右图所示。这个决策边界的位置由数据点的一个子集确定，被称为支持向量，用圆圈表示。...若我们应用和方法将这种大间隔分类的方法应用核技巧，将原本线性不可分的数据投影到线性线性可分的特征空间中，那么我们就能将这种具有大间隔或具有更强泛化能力的分类器推广到非线性分类中。

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    Python 逻辑回归：理论与实践

    在接下来的博客中，我们将逐步深入探讨逻辑回归的原理，并通过实例代码演示如何在Python中实现逻辑回归算法。...可视化决策边界 在本节中，我们将使用逻辑回归算法在二维特征空间上进行分类，并可视化决策边界，以便更直观地了解模型的分类效果。...4.2 绘制决策边界 接下来，我们将使用逻辑回归模型在特征空间上绘制决策边界。决策边界是一个线性函数，它将特征空间划分为两个区域，分别对应两个类别的样本。...最后，我们使用plt.contourf函数绘制决策边界，并用散点图表示数据集中的样本点。 运行上述代码后，你将看到一个带有决策边界的图像。决策边界将特征空间划分为两个区域，分别对应两个类别的样本。...为了更直观地了解逻辑回归的分类效果，我们还可视化了决策边界。通过绘制散点图和决策边界，我们可以更好地理解逻辑回归在不同数据集上的分类表现。

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    【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 使用 matlab 求解 “ 线性常系数差分方程 “ 示例 | A 向量分析 | B 向量分析 | 输入序列分析 | matlab 代码 )

    文章目录 一、使用 matlab 求解 “ 线性常系数差分方程 “ 示例 1、B 向量元素 : x(n) 参数 2、A 向量元素 : y(n) 参数 3、输入序列 4、matlab 代码 一、使用 matlab...n) = \delta (n) 边界条件 / 初始条件 : y(-1) = 1 求该 LTI 系统的 输出序列 ; 线性常系数差分方程 公式 : y(n) = \sum_{i = 0}^M b_i x(...(1,30)]; 4、matlab 代码 matlab 代码 : % 边界条件 y(-1) = 1 , 这里设置 ys = 1 ys = 1; % 输入序列 为 单位脉冲序列 xn=[1,zeros...(1,30)]; % 线性常系数差分方程 中的 x(n) 项系数 B=1.5; % 线性常系数差分方程 中的 y(n) 项系数 A=[1, -0.7]; % 等效 初始条件 的 输入序列 xi...xi=filtic(B,A,ys); % 输出序列 yn=filter(B,A,xn,xi); %建立幕布 figure; %绘制 "输出序列" 图像 , 点用上三角表示 plot(yn, '^'

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    如何用matlab编写分段函数_请教各位怎样用matlab定义一个分段函数MATLAB分段函数…

    Image Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动图像配准 Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行拟合、预测和绘图的界面 System...在matlab中如何表示方便调用的分段函数，可以这样来做。 首先，建立自定义分段函数func(x)文件，如func.m 然后，在命令窗口中 >>x=[。。。]...,如果x的值在范围内,就乘以1,不在范围内,就乘以0.3、点击回车键,运行程序,运行结果如下图所示,可以看到绘制的分段函数图像,一次性就绘制成功了.4、分段函数为三段,每个x区间内有对应的y值表达式.5...、书写y的值如方框处所示,表达出了y的函数值.6、点击回车键,开始运行程序,运行结果如下图所示,分段函数绘制成功了....如何表示如下分段函数,急求…….._ ： 当r>=0.05且r 也就是T=C(r>=0.05且r又T=273(r>0.2) 故C=273 so T=273(r>=0.05且r 如何在Matlab中输入分段函数

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    突破 SVM 核心精髓点！！

    而且通过使用不同的核函数，能够处理非线性分类问题。 但是，对于非常大的数据集，计算开销较大，对于噪声较多的数据集（如重叠数据集），效果不佳。而且需要选择合适的核函数和参数，参数调节较为复杂。...scaler.fit_transform(X) # 使用 RBF 核函数的 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma=0.5) clf.fit(X, y) # 创建一个网格来绘制决策边界..., label='Class 0') ax.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], 0, c='r', marker='^', label='Class 1') # 绘制决策边界...创建网格：在[-2, 2]范围内创建一个二维网格，用于绘制决策边界。 绘制三维图形：使用matplotlib中的Axes3D绘制三维图形，包括数据点和决策边界。...决策边界在三维空间中表示为一个曲面，展示了SVM在高维空间中的分类效果。 代码中，展示了SVM如何使用核函数将非线性问题转换为线性问题，并找到最佳的分类超平面。

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    动态系统建模与仿真MATLAB Simulink的应用案例

    1.1 动态系统的分类线性系统：系统的输出是输入的线性组合。非线性系统：系统的输出与输入之间的关系是非线性的。时变系统：系统的动态特性随着时间变化而变化。时不变系统：系统的动态特性在时间上保持不变。...% 绘制博德图figure;bode(G);title('系统的博德图');grid on;5. 高级控制策略应用在许多动态系统中，仅使用传统的PID控制器可能无法满足性能要求。...在Simulink中，可以使用自适应控制算法，如MIT规则或模型参考自适应控制。...动态系统建模与仿真：MATLAB Simulink的应用案例总结本文探讨了利用MATLAB Simulink进行动态系统建模与仿真的方法，涵盖了多个方面，包括系统建模、仿真、性能分析、控制策略应用及其在教育和工业中的实际应用...系统仿真：演示了如何在Simulink中仿真动态系统，生成系统的时间响应，帮助用户理解系统在不同输入条件下的表现。

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    Matlab中的Kalman入门

    Matlab中的Kalman入门简介卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。...在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。步骤1....示例代码：飞机目标跟踪应用下面的示例代码演示了如何使用Kalman滤波算法在Matlab中实现飞机目标跟踪。...针对非线性问题，可以使用一些改进的Kalman滤波算法，如扩展Kalman滤波（EKF）和粒子滤波（PF）。这些算法不同程度上可以处理非线性问题，但也带来了更高的计算复杂度。...在实际应用中，由于各种因素的影响，初始状态的估计通常会存在一定的误差。为了缓解这个问题，可以采用一些技巧，如预测校准技术，来改进初始状态的估计。

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    Python机器学习的练习六：支持向量机

    首先要做的就是研究简单的二维数据集，看看线性的SVM是如何在不同C值(类似于线性/逻辑回归中的正则化项)的数据集上工作的。 加载数据。...这些类仍然是线性可分的，但它是一个非常紧密的组合。我们将训练一个线性支持向量机来学习类边界。在这个练习中，我们不需要从头开始执行SVM，所以我将使用scikit- learn的内置工具。...边界附近点的颜色差别有点微妙。在第一个图像中，边界附近的点是强烈的红色或蓝色，表明它们在超平面的可靠范围内。在第二个图像中不是的，这样其中一些点几乎是白色的，表明它们与超平面直接相邻。...接下来，我们将检查另一个非线性决策边界的数据集。...为了使决策边界可视化，这次我们将基于具有负类标签的实例预测概率来遮蔽点。我们从结果中看到大部分都是正确的。

    1.2K60

    Python遗传和进化算法框架（一）Geatpy快速入门

    提供单点交叉、两点交叉、洗牌交叉、部分匹配交叉(PMX)、顺序交叉(OX)、线性重组、离散重组、中间重组等重组算子。提供简单离散变异、实数值变异、整数值变异、互换变异等变异算子。...： 1.8505813776055176 用时： 0.02496051788330078 仔细查看上述代码，我们会发现Geatpy的书写风格与Matlab大同小异，有Matlab相关编程经验的基本上可以无缝转移到...ub = [1] * Dim # 决策变量上界 lbin = [1] * Dim # 决策变量下边界 ubin = [1] * Dim # 决策变量上边界...问题类的构造函数__init__()是用于定义与ZDT1测试问题相关的一些参数，如决策变量范围、类型、边界等等。...pop.Phen是种群的表现型矩阵，意思是种群染色体解码后得到的表现型矩阵，它对应的即为问题类中的决策变量。Phen是一个矩阵，每一行对应种群中的一个个体的表现型。

    3.1K20

    利用MATLAB进行金融数据分析与可视化

    利用MATLAB进行金融数据分析与可视化在当今快速发展的金融市场中，数据分析与可视化已经成为决策过程中的重要组成部分。MATLAB因其强大的计算能力和丰富的可视化工具，广泛应用于金融数据分析中。...MATLAB为用户提供了强大的工具，可以方便地处理和分析复杂的金融数据。2. 获取金融数据2.1 数据源在金融分析中，常用的数据源包括股票市场数据、债券数据、期货数据等。...可以计算如均值、标准差、最大值和最小值等。...MATLAB提供了多种可视化工具，例如折线图、柱状图和饼图等。5.1 绘制价格趋势图以下代码将绘制Apple Inc.的股票收盘价格趋势图。...示例代码以下代码将绘制Apple Inc.收盘价与移动平均线之间的散点图，并进行线性回归分析：% 散点图与线性回归figure;scatter(dataTable.MA20, dataTable.Close

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    监督学习6大核心算法精讲与代码实战

    结果可视化：将原始数据和模型拟合的直线进行绘制。 通过上述过程，我们可以得到一个简单的线性回归模型，并可视化其拟合效果。这种模型在实际应用中具有广泛的用途，如预测房价、分析市场趋势等。...结果可视化：将原始数据和模型的决策边界进行绘制。 通过上述过程，我们可以得到一个简单的逻辑回归模型，并可视化其决策边界。逻辑回归模型在二分类任务中具有广泛的应用，如垃圾邮件检测、癌症诊断等。...决策边界可以是线性的，也可以通过核函数（Kernel Function）映射到高维空间，从而处理非线性分类问题。...决策边界可视化：通过绘制决策边界和数据点，直观展示SVM分类器的效果。...决策边界可视化：通过绘制决策边界和数据点，直观展示KNN分类器的效果。

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