MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。
本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。
.NET数据挖掘与机器学习 原文：http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/08/29/3289682.html 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择
1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。 (3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。虽然
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
数据分析挖掘体系可分为数据预处理、分析挖掘、数据探索、数据展现和分析工具。 ▌数据预处理 •数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约几种方法。 •而数据清洗包括缺失值处理和异常值处理； •数据集成包括同名同义、异名同义、单位不统一的实体识别和冗余性识别。 •数据变化包括函数变换、规范化、连续属性离散化、属性沟通和小波变换。 •数据规约包括属性规约和数值规约。 ▌分析挖掘 •分析挖掘的内容就多了。包括假设检验、方差分析、回归分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、对应分析、多维
SOM（Self-Origanizing Maps），自组织映射网络，是一种基于神经网络的聚类算法。有时候也称为 SOFM（Self-Origanizing Features Maps）。SOM 是一个单层的神经网络，仅包含输入层和计算层。
X=[12;546;13;45;32;2];Y=[1;78;2;46;6;45];
关键词：MATLAB、机器学习、机器学习算法、 正文如下： 导读：MATLAB开发运营团队深度解析何为机器学习，什么时候使用机器学习，如何选择机器学习算法，MATLAB到底能为机器学习提供怎样的便利？ 机器学习是一种数据分析技术，让计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自适应提高性能。 一．机器学习为什么那么重要？ 随着大数据应用增加，机器学习已成为解决以下领域问题的一项关键技术： 计
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面，帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然，同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。 3. 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 4. 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择，能剔除不相关、
k均值算法是聚类分析算法里的其中一种，在若干数据集中，数据的某些属性具有较强的相似性，可以利用相似性将数据分成k类以达到所需的分类效果，在应用中，可作为对复杂数据的预处理，由于K均值算法是从无标注的数据中学习预测模型，本质上是学习数据中的潜在统计规律，也就属于无监督分类。
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前，有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ Ofer Mendelevitch近日在Hortonworks官方博客发表文章给出了自己的观点。 Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家，以下是他对不同人群给出的具体建议： Java程序员 作为Java开发者，你对软件工程的规则已经了然于心，能够设计软件系统执行复杂任务。数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java
Origin软件是一款专业的数据分析和可视化软件，被广泛应用于科学研究、工程设计和商业决策等领域。除了基本的数据处理和图形绘制功能外，Origin还具有一些独特的功能，可以帮助用户更快速、更准确地进行数据分析和可视化。
数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ Ofer Mendelevitch近日在Hortonworks官方博客发表文章给出了自己的观点。 Mendelevitch认为无论
三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中;（数据对象划分到离他近的簇里）
摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟 今天我们来讲一个关于Kmeans聚类的数据分析案例，通过这个案例让大家简单了解大数据分析的基本流程，以及使用Python实现相关的聚类分析。 1.Anaconda软件的安装过程及简单配置 2.聚类及Kmeans算法介绍 3.案例分析：Kmeans实现运动员位置聚集 如果你刚刚接触大数据，相信本文会对你有一些帮助。 一. Anaconda软件安装及使用步骤 我准备使用Anacaonda软件来讲解，它集成了各种Python的第三方包，尤其包括数据挖掘和数据分析常用的几个
数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
导读：大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。 一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系。因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期保值的研究中。
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系，可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段，他写道：“我们在哪里丢失了知识中的智慧？又在哪里丢失了信息中的知识？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？ / Where is the knowledge we have lost in information？）。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1.研究背景 由于缺少可以参考的生理指标，帕金森病(Parkinson’s disease, PD)的临床诊断非常困难，特别是在疾病的早期。早期PD无药物患者以运动功能受损、认知能力下降等临床症状为特征，这些症状是由大脑动态活动功能障碍引起的。PD患者早期非药物状态下的脑功能障碍指标可能为PD早期诊断及后期治疗提供有价值的依据，为了寻找PD脑功能障碍的时空特征标志，研究人员采用静息状态脑电图微状态分析，在亚秒时间尺度上对23例无药物治疗的PD患者与23例健康对照者的全脑短暂稳定状态进行了比较。脑电图微状态反映了短暂稳定的具有时空特征的脑拓扑结构，而空间特征的微状态分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活动提供了依据。为了进一步探讨时间微状态参数与显著临床症状之间的关系，以确定这些参数能否作为临床辅助诊断的依据，研究人员采用一般线性模型(general linear model, GLM)来探讨微状态参数与临床量表及多个患者属性的相关性，并采用Wilcoxon秩和检验来量化影响因素与微状态参数之间的线性关系。 2、方法 2.1被试 纳入天津医科大学总医院精神科23例患者(15例女性，年龄60-74岁，平均67岁;8男:年龄65-75岁，平均68岁)。 9例患者以运动迟缓为首发症状，14例为静息性震颤。所有患者均被诊断为原发性PD，病程3.2±2.5年，所有患者均在无药效学效应(即无药物作用)情况下，为收集脑电图数据而停药超过12 h，没有患者出现头部震颤。此外，23名年龄和性别匹配的健康参与者(12名女性:年龄范围60-70岁，平均年龄65岁;11名男性:年龄60-74岁，平均66岁)无神经或精神病史为对照组。表1描述了纳入患者的详细信息。
简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数
不管是数据分析师还是数据挖掘工程师，我们的目标都是认识数据，从数据中发现需要的信息。 所需要的技能 做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。 我是做数据挖掘
Matlab是一种数学计算和科学数据分析软件，可以用于各种任务，例如绘制图形、矩阵计算、信号处理、统计分析、机器学习和深度学习等。Matlab软件提供了一种易于使用的编程语言，可以通过命令行或脚本文件来执行任务。
主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。
来自美国国家心理卫生研究所的Soo Hyun Park 等人在Neuron杂志上发表了一篇文章，结合了fMRI影像与电生理信号研究了前底（AF）区域的神经元集群，基于与fMRI时间序列的功能相关模式进行聚类分析得到7个功能亚组，从而呈现了立方毫米内的单位神经元的功能多样性。 Introduction 人类和其他灵长类动物的大脑可感知特定对象，譬如视觉皮层的几个区域专门处理诸如面部，身体和场景的刺激。使用功能磁共振成像可以确定人类和猴子颞叶和前额叶中处理面部和身体刺激的区域。对猕猴处理面部刺激区域的目标电生理
蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
在科学计算及数据处理领域，MATLAB是一款非常优秀的软件工具。它拥有许多内置的函数和工具箱，可以帮助用户完成各种复杂的计算和数据处理任务。本文将介绍MATLAB的主要功能，包括数据处理、图像处理、信号处理等，并以实际应用案例为例，阐述其使用技巧和方法。
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
MATLAB是一款面向科学计算和工程设计的软件，具有丰富的数学和工程计算库和强大的可视化引擎。它可应用于各种领域，如信号与图像处理、人工智能、控制系统设计、工程仿真等，被广泛应用于学术研究和工业生产。本文将重点介绍MATLAB软件的数据处理和建模功能，并给出一些实例来说明其在实际工程中的应用效果。
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接：BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试，看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例，懵懵懂懂，先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下：
最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习，在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解，所以对K均值算法有一种莫名的亲切感，言归正传，今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法。
当遇到指标众多的场景时，以前通常的处理方法基本采用逐步回归的思想。即判断各指标之间的相关程度，保留几个重要的指标， 剔除其它不重要的指标。相关方法有：三大相关系数计算法、多元线性回归法、随机森林法、灰色相关系数法等。
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