1、從外部文本文件導入數據到MatLab的任務區; 1) File/Import data 2) 利用內置函數高級IO函數低級IO函數loadfopenImportdatafclosedlmreadfgetstextreadfgetlstrreadtextscanMatLab程序區數據外部數據文本外部Excel文件數據交換表示圖2. 將MatLab的任務區數據寫出到外部磁盤文件; 1) save (e.g. save 123.txt test -ascii save 123 test -123.mat) use load to retrieve 2) dlmwrite ref pdf help f

2、ile 3) fprintf ref out_data.m3. 從Excel文件導入數據到MatLab任務區 1) import data, 任務區變量 data, textdata 2) 用xlsread調入數據4. 從MatLab寫出數據到Excel文件 xlswrite函數 e.g. s,t=xlswrite(filename,var)從MatLab操作Excel文件 Excel = actxserver(Excel.Application); Excel.Visible = 1; 將Excel作為ACtiveX效力器翻開,與MatLab交互, ref VBA e.g. test_Exc

3、el.m1. 數據的平滑處置 smooth函數的運用 smooth_1.m ref: smooth.pdf 對于多元數據,當各變量的量綱和數量級不一致時,往往需求對數據進展預處置,以消除量綱和數量級的限制,便于分析.2. 數據的規范化變換 3. 數據的極差歸一化變換 數據的規范化變換極差歸一化變換p)(n)(ijxXp)(n)(RijRxXkjnkkjnkkjnkijRijxxxxx111minmaxmin經過極差變換,每個元素位于0,1,列的最大最小元分別變換為1與0數據擬合0. 察看數據的散點圖,輔助判別數據擬合應采用的模型 plot_1.m 數據文件:cliamate_data.xls

4、plot_2.m 數據文件:data2021.xls一元線性回歸分析函數regress regress函數可用于多重線性或廣義線性回歸分析,特別地也適宜作一元線性回歸分析Ref: edit regress.mp-重廣義線性回歸模型npnppnnppppnxfxfxfxfxfxfxfxfxfyyy212122112222211112211121)()()()()()()()()(Y的n次獨立察看數據模型設計矩陣X需求擬合估計的系數向量誤差向量p-重線性回歸模型npnpnnppnxxxxxxxxxyyy212121222211121121nnnkxxxyyy212121111最簡單的情形:一元線性

5、多重回歸分析序號yx1x2x3x4x5144.64489.56.862178245.34075.1662185354.34485.85.245156459.64268.24.940166549.938895.555178644.84777.5758176745.740767.270176849.14381.26.564162939.44481.47.9631741060.13881.95.2481701150.544736.1451681237.44587.78.4561861344.84566.56.751176假設的關聯數據dchg.xls55443322110 xbxbxbxbxbby

6、5124151510iiiiiijjiijiiixbxxbxbby一次項多重回歸一次項交叉項二次項多重回歸 研討樣本或目的之間存在程度不同的類似性親疏關系以樣本間間隔衡量。根據一批樣本的多個觀測目的，詳細找出一些可以度量樣品或目的之間類似程度的統計量，以這些統計量為劃分類型的根據。把一些類似程度較大的樣本或目的聚合為一類，把另外一些彼此之間類似程度較大的樣本或目的又聚合為另一類，直到把一切的樣本或目的聚合終了，這就是分類的根本思想。 在聚類分析中，根據分類對象的不同分為Q型聚類分析和R型聚類分析兩大類。 常用的樣品對間隔qpkqjkikijxxqd/11|)(pkjkikijxxd1|) 1

7、(2/112)()2(pkjkikijxxd|max)(1jkikpkijxxd)cov(, )()()(1XSXXSXXMdjijiijRef: pdist常用聚類方法 最短間隔法(single linkage method) 最長間隔法(complete linkage method) 中間間隔法(median method) 重心法(centroid hierarchical method) 類平均法(average linkage method) 離差平方和法(Ward method) 與系統聚類法相關的MatLab函數包括: pdist; squareform; linkage; d

8、endrogram; cophenet; inconsistent; cluster; clusterdatag1 g2 g3 g4 g5g1 0g2 10g3 540g4 7620g5 10 9530g6g3g4G5G60G340G4620G59530g6g7G5G60G740G5930G6=g1,g2g8g5g80g540G7=g3,g4G8=g5,g7G9=g5,g8聚類分析表示圖 主成分分析是一種經過降維技術把多個變量化為少數幾個主成分(即綜合變量)的多元統計方法,這些主成分可以反映原始變量的大部分信息,通常表現為原始變量的線性組合,為使得主成分所包含的信息互不重疊,要求各主成分之間線

9、性無關.MatLab的主成分分析函數 pcacov; 根據相關系數矩陣進展主成分分析 princomp;根據樣本察看值矩陣進展主成分分析 pcares; 根據主成分重建原始數據Ref: zcffx.m.0426. 06288. 04226. 0.3628. 02654. 03548. 032123211xxxyxxxypcares函數重建數據 為了分析丟掉后面的主成分所呵斥的信息損失,設原始樣本數據矩陣為 ,由前m個主成分重建的樣本數據矩陣為;)(1)(;)(1)(112)(2112)(1nipjijmijijnipjmijijxxxnpmExxnpmERef: pca.mpnijxX)(pnmijmxX)()()(分析主成