原文:MATLAB利用散点进行函数曲线拟合 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/77537145 Matlab是一个很强大的数据处理软件,是人们进行数据分析的得力助手.一般我们做社会调研或科学研究时,会得到很多实验数据.当需要研究两个变量之间的关系时,经常要用到曲线拟合.曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式,还能用图形直观的展现出变量之间的关系. 其实用matlab做曲线拟合很便捷,下

MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

%例一:二维三角网TIN模型的生成 X=rand(10,2)*5; dt=DelaunayTri(X(:,1),X(:,2));       %生成三角网 triplot(dt);hold on;                 %绘图 scatter(X(:,1),X(:,2),'o'),hold off  %将结点展示出来(散点)   %例二:三维TIN的生成(由规则点生成) [x,y]=meshgrid(1:15,1:15);z=peaks(15); tri=delaunay(x,y); 

损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距.一般而言,大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的. 哦豁,损失函数这么必要,那都存在什么损失函数呢? 一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数. 运算公式 1 均方差函数 均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果,其概念相对简单,就是真实值与预测值差值的平方的均值,具体运算公式可以表达如下: 其中f(xi)是预测值,yi是真实值. 其中f(x_{i})是预测值,y_{i}是真实值. 其中f

导师要求参照别人论文中的图(下图),将其论文中的图画美观些,网上关于科研画图相关的代码比较少,就自己鼓捣了下. 附上自己整合验证过的代码: 功能:将散点连接并平滑 1)Matlab 效果图: x1=[431.50032,759.5552,1335.3736,2530.388] %输入以下三组数据 y1=[34.06366,35.73132,37.2244,38.61294] x2=[263.8656,458.7952,839.6584,1740.9088] y2=[33.5318074,35.1

开始之前需要准备好malab,中国地图shp文件,m_map工具包. 中国地图shp文件可以在下面的链接中下载: https://gadm.org/download_country_v3.html 本文借鉴了下面链接中教程,该方法为matlab自带的画图工具包绘制方法,在我电脑上geoshow命令运行时间特别长,不知道为什么,感兴趣的同学可以试试: https://my.oschina.net/chengwei426/blog/674280 利用m_map绘制中国地图,代码如下: close a

输入数据 做数据曲线拟合,当然该有数据,本经验从以如下数据作为案例.   添加数据到curve fitting程序 这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中,同时给你拟合的曲线命名.   选择曲线拟合的方法类型 常见的拟合曲线有多项式的.指数的.对数的等等.curve fitting程序提供了很多的方法.你可以根据自己的数据具体选择.   选择好方法后,按照提供的公式选择具体的选项 本文的数据近似为线性的,我们选择多项式拟合的一阶方法.   拟合结果查看 拟合后,curv

1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数

MATLAB曲线拟合 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5db2286f0100enlo.html MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令: 多项式函数拟合:  a = polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata 为要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式y = a1xn + … + anx + an+1的系数a = [a1, …, an, an+1]. 多项式在x处的值y可用下面程序计算

要查看Matlab所有绘图函数,请从Matlab主界面菜单查看“绘图目录”,或从Matlab帮助文档查看“Types of MATLAB Plots”(在线版本).本文的图和英文解释摘自Matlab帮助文档. 类别 Function 图 维度 描述 曲线 plot 2 绘制曲线,相邻点之间被插值 fplot     输入函数或函数句柄.自变量取值区间,绘制曲线 plotyy 2 双纵坐标图,两个纵坐标的数量级不同 plot3 3 绘制3D曲线 loglog 2 X,Y坐标都按对数缩放 semil

引入 作为练手,不妨用matlab实现K-means 要解决的问题:n个D维数据进行聚类(无监督),找到合适的簇心. 这里仅考虑最简单的情况,数据维度D=2,预先知道簇心数目K(K=4) 理论步骤 关键步骤: (1)根据K个簇心(clusters,下标从1到K),确定每个样本数据Di(D为所有数据整体,Di为某个数据,i=1...n)所属簇,即欧氏距离最近的那个. 簇心编号: c_i = arg min_{j} {D_i - clusters_j}, 即使得欧氏距离最近的那个j (2) 更新簇心

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合

这一章节将介绍一系列典型的微积分问题(求极限.级数.定积分.导数.重积分等)在Matlab中的求解. 首先关于极限: (1)    数列极限: 给出下面三段例程. 求解数列极限的limit函数参数说明:可以看到该函数可以有三个参数也可以有两个参数,对于三个变量(比如说第二个例程),第一个参数是数列的通项,第二个参数是确认离散变量,因为在通项中有两个字母a.n,第三个参数表示这个离散变量趋于某个范围,这个函数将返回在离散变量趋于的那个范围(第三个参数)时的极限. 当然,借助Matlab自身强大的图

MATLAB MATLAB[1]  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是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

双击其中一个.或者New一个graph.这里直接双击其中一个图. 右键,找到layer contents. 可以看到,一个scatter配一个polynomial fit line.把剩下的B,C,D对应的点和拟合曲线添加进去. 注意,这里的plot type可以改,是点的改成scatter. 效果是这样的,双击线条可以改颜色. 可以分别改散点的图标和颜色,左侧选中曲线还可以改曲线颜色. ---------- 顺便说一下怎么设置断点.origin2016可以设置多个断点,之前8.0不知道行不行,

前言,好久不见,大家有没有想我啊.哈哈.今天我们来随便说说卷积神经网络. 1卷积神经网络的优点 卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式.另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率. 2 卷积神经网络的架构 卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢,现在我分别给他们的架构图. 图 1 普通深度

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解: