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在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情…

项目需要要从C#传实时数据到Matlab到数据分析,应该很多人也有这个需求,但是网上这方面的数据比较少,所以我把代码稍微贴下 首先是C#的部分 //介于我是同台电脑上传数据,直接用自己的IP建一个Server IPAddress ip = IPAddress.Parse("192.168.65.1"); TcpListener server = );//端口选5000以上比较好,可以多试试 server.Start(); // 开始侦听 TcpClient client = serve…

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 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…

招聘图书兼职作者(长期兼职),本公司有十多年的计算机图书出版经验,每年出版上百本编程类图书, 和清华大学出版社 电子工业出版社 机械工业出版社都有很好的合作.你可以不用按时上线,不用天天被boss盯着,可以业余时间写,不耽误正常工作.只要有兴趣,那么就可以联系我.只要你熟悉以下写作方向中的任何一种技术都可以来信. 联系方式:QQ 164349714 写作方向: 云计算,各种私有云.大数据处理框架,如hadoop.opensatck 机器学习,深度学习,各种算法和框架,如tensorflow.ca…

原文网址: 1 http://www.ros.org/news/2017/02/ros-binary-logger-package.html 2 https://github.com/CNR-ITIA-IRAS/binary_logger 我们想宣布发布新的ROS二进制记录器包.该包装设计为rosbag的替代品,当下列情况时: 需要多个和长消息采集(二进制文件具有较小的尺寸) 仅需要离线数据分析,并且在ROS中不需要实验的重放(例如使用MATLAB的数据分析) 二进制文件的使用允许减少日志文件的…

前言 进入IT领域,就像进入大海—浩瀚而广阔.然而,它又很容易让人迷茫,不知所措.所以,在IT的海洋中,找好一艘船特别重要,这艘船带你前进.减少迷失.这艘船或许是一个人,或一本书,又或许是一篇文章. 然而在现实的大学生活中,在我们普通院校中,其实更多的可能是忙忙碌碌,或者碌碌无为.或者就是按照课本循规蹈矩,学着一些陈旧,或者自己不喜欢的东西.到最后就是那种啥都会.啥又都不会的人. 笔者为一个即将进入大四的学生,在这个领域的学生生涯也算是感触良多吧,自己算不上优秀但是也不是无所事事的那种人.在大一…

数据分析系统DIY中要完毕的三个任务. 一.用VMware装64位CentOS.数据库服务端用CentOS自带的就好. 二.数据採集与预处理用Dev-C++编程解决. 三.用本地Win7 64上的MATLAB R2012b连接数据库进行挖掘分析. 本文是完毕第三个任务的过程. 1.首先下载jar格式的mariadb数据库jdbc驱动包,下载地址 2.将下载好的驱动程序拷到"matlab安装文件夹\java\jar" watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3…

<MATLAB数据分析与挖掘实战>是泰迪科技在数据挖掘领域探索10余年经验总结与华南师大.韩山师院.广东工大.广技师   等高校资深讲师联合倾力打造的巅峰之作.全书以实践和实用为宗旨,深度与广度兼顾,实践与理论并举.     本书特色:本书作者从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例及教学经验,以真实案例为主线,深入浅出介绍数据挖掘建   模过程中的有关任务:数据探索.数据预处理.分类与预测.聚类分析.时序预测.关联规则挖掘.智能推荐.偏差检测等.   因此,图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

MATLAB练习 第六章数据分析与多项式计算 1.max和min 1.分别求矩阵A中各列和各行元素中的最大值.max和min的用法一样 % [例6.1]分别求矩阵中各列和各行元素中的最大值. A=[54,86,453,45;90,32,64,54;-23,12,71,18]; y1=max(A); %求矩阵A中各列元素的最大值 y2=max(A,[],2) %求矩阵A中各行元素的最大值 ​ y2 = ​ 453 90 71 ​ >> y1 ​ y1 = ​ 90 86 453 54      …

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最…

1 功能角度 weka是机器学习方面的工具(开源).spss是数学工具(商业工具). 具体的说,weka的主要功能是模式分类,或者模式识别或者回归.包括特征的降维(PCA),特征选择,训练模型以及对测试样本进行分类测试,几乎包含了机器学习中的所有常用分类器.当然还有聚类以及结果的图形可视化功能. spss,侧重统计分析.包括基础的数学运算,联合分析,时间序列分析,多元尺度方法等,当然它也有决策树,神经网络等类似于机器学习中的分类器功能. 相同点是都具有数据的回归功能,但是weka包含了机器学习的…

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到…

概述: clc; clear all; p1=[ ]; y=poly2sym(p1) %由向量创建多项式 disp(y) %显示多项式 1 多项式的求值与求根 clc; clear all; p=[ - -]; %多项式的系数向量 x=:; y=polyval(p,x) %多项式在x处的值 clc; clear all; x=[ ; ]; p=[ ]; y1=polyvalm(p,x) %采用polyvalm( )函数,以矩阵为计算单位 x=[ ; ]; p=[ ]; y2=polyval(p,…

一.处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制.处理.整理.分析的过程. 在这里,“数据”是指结构化的数据,例如:记录.多维数组.Excel 里的数据.关系型数据库中的数据.数据表等. 二.说说 Python 这门语言 Python 是现在最受欢迎的动态编程语言之一(还有 Perl.Ruby 等).近些年非常流行用 Python 建站,比如流行的 Python Web 框架 Django. Python 这类语言被称为脚本语言,因为它们可以编写简短粗糙的小程序,即脚本.不过这好像在说 Py…

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. Matlab 7.0: 链接:http://pan.baidu.com/s/1eSBLHgY 密码:44l5 Matlab 2012b: 链接:http://pan.baidu.com/s/1mitsA1a 密码:9rqy Matlab 2013b: 链接:http://pan.baidu.com/s/1cDp…

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不…

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13171a73d0102v4zx.html 数据预处理主要包括数据导入.电极定位.电极返回.滤波.去除伪迹.重建参考.分段.叠加平均等步骤.只有经过预处理的数据,才能进行特征值提取以进一步进行方差分析等操作.EEGLAB对数据处理的优点无需赘述.很多情况下,后续被试的预处理与第一个被试的处理过程是一样的.在这种情况下就可以采用批处理的方式进行,以便减少处理数据的时间并保持数据间参数的一致性,有利于后续数据的统计分析.在此主要有…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)…

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------…

Matlab上 fr = fopen('d:\Matlab\长期纪录2014-3-11.txt', 'r');data=fscanf(fr,'%f',[1,inf]);axis([0 90000 -8 6]);plot(data)title(['厚度仪长期测试数据分析'], 'FontName','Times New Roman','FontSize',10);set(gca,'XTicklabel',[0,3,6,9,12,15,18,21,24])xtick=get(gca,'xtickla…

本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html Matlab和C#混合编程文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329753.html Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度.2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行.在新版本中,带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新.MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的,其中…

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/13317.html 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很 多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交 给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的P…

再看<MATLAB数据分析与挖掘实战>,简单总结下今天看到的经典的决策树算法——ID3. ID3:在决策树的各级节点上,使用信息增益的方法作为属性的选择标准,来帮助确定生成每个节点时所应采取的合适属性. 关于信息增益,知乎上这个回答也讲的很不错.信息增益=熵 - 条件熵,信息增益越大,说明该条件对事件确定性的影响越大.所以,在决策树中,我们将信息增益值作为测试属性.把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集. 基本流程: ·对当前样本,计算所有属性的信息增益,并将信息增益作为测试属性: ·若子…

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi…

今天开始看<MATLAB数据分析与挖掘实战>,学习了下用MATLAB连接MySQL数据库,环境win7,32bit,MySQL5.7.12,MATLAB2013B 首先,从这里下载驱动的压缩文件(我选的第一个),解压,将mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar放到MATLAB安装文件下(理论上放在其他地方应该也可以,因为之后要指定驱动的路径). 之后,直接执行以下代码即可成功连接,并进行简单的数据转存. %%MySQL数据库导入数据 clear; % 初始化参数…

Python在金融,数据分析,和人工智能中的应用   Python最近取得这样的成功,而且未来似乎还会继续下去,这有许多原因.其中包括它的语法.Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库.易于和几乎所有其它技术集成,以及其开源地位. 自 从1991它出现在编程场景中,比于其他编程语言,Python取得了少有的地位.面向对象,容易学习,使用语法,以及由此产生的低维护成本,是 Python持续获得好评的一部分原因.开源是一个很明显的优势,跨平台的有效性,多目标,垃圾回收(自动的),代码的简洁…