MATLAB数据分析教程

本书特色

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《MATLAB数据分析教程》介绍了MATLAB在数据分析中的应用，《MATLAB数据分析教程》共分为13章，各章主要内容包括数据分析与MATLAB软件、MATLAB基础、MATLAB科学计算、数据预处理、绘图与数据可视化、数据的描述性统计与分析、方差分析、数据拟合与回归分析、蒙特卡洛模拟与应用、*化方法与应用、判别分析与聚类分析、人工神经网络及应用等。
《MATLAB数据分析教程》注重实用，可以作为高等院校机械、材料、电子、通信等理工类及经济、金融、管理等文科类专业的研究生、本科生的教材，也可以作为教师、科研人员和工程技术人员的自学和参考用书。

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内容简介

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　　《MATLAB数据分析教程/高等院校计算机教育系列教材》介绍了MATLAB在数据分析中的应用，《MATLAB数据分析教程/高等院校计算机教育系列教材》共分为13章，各章主要内容包括数据分析与MATLAB软件、MATLAB基础、MATLAB科学计算、数据预处理、绘图与数据可视化、数据的描述性统计与分析、方差分析、数据拟合与回归分析、蒙特卡洛模拟与应用、优化方法与应用、判别分析与聚类分析、人工神经网络及应用等。　　《MATLAB数据分析教程/高等院校计算机教育系列教材》注重实用，可以作为高等院校机械、材料、电子、通信等理工类及经济、金融、管理等文科类专业的研究生、本科生的教材，也可以作为教师、科研人员和工程技术人员的自学和参考用书。

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目录

第1章 数据分析与MATLAB软件1．1 数据分析概述1．1．1 数据时代1．1．2 数据分析的意义和作用1．1．3 数据分析方法1．2 MATLAB软件1．2．1 功能和应用1．2．2 特点1．3 MATLAB在数据分析中的应用习题第2章 MATLAB基础2．1 MATLAB基础2．1．1 MATLAB软件的版本2．1．2 MATLAB软件的启动2．1．3 指令窗的结构2．2 编写**个MATLAB程序2．2．1 **个MATLAB程序2．2．2 程序的正确性2．3 编辑器的使用2．3．1 打开编辑器2．3．2 编写程序2．3．3 运行程序2．3．4 程序的编辑和修改2．4 MATLAB的查询和帮助功能2．4．1 help指令2．4．2 lookfor指令2．5 MATLAB的运算单元及基本操作2．5．1 MATLAB的数据类型2．5．2 矩阵2．5．3 矩阵的操作2．5．4 特殊向量2．5．5 向量的操作习题第3章 MATLAB科学计算3．1 数值计算3．1．1 基本运算3．1．2 求解多项式3．1．3 求导数3．1．4 求方程的近似解3．1．5 求数值积分3．1．6 求函数*小值3．1．7 求函数的零点3．1．8 解非线性方程组3．1．9 求微分方程的数值解3．2 符号计算3．2．1 基本运算3．2．2 多项式运算3．2．3 解方程和方程组3．2．4 求微积分3．2．5 常微分方程习题第4章 数据预处理4．1 数据归一化4．1．1 标准化变换4．1．2 极差归一化变换4．2 数据的平滑处理4．2．1 smooth指令4．2．2 smoothts指令4．2．3 medfilt1指令4．3 数据降维4．3．1 主成分分析4．3．2 因子分析习题第5章 绘图与数据可视化I——二维绘图5．1 二维曲线5．1．1 二维曲线的绘制5．1．2 函数图形的绘制5．2 二维图形5．2．1 直方图5．2．2 饼形图5．2．3 阶梯图5．2．4 频数分布直方图5．2．5 火柴杆图5．2．6 误差棒图5．3 图形要素的设置和控制5．3．1 曲线的设置5．3．2 坐标轴的设置5．3．3 图形的标注和说明5．3．4 图形的重叠绘制5．3．5 图形填色5．3．6 创建多个图形窗口5．3．7 子窗口的建立5．3．8 图形的变焦观察5．3．9 显示图形指定位置的坐标值习题第6章 绘图与数据可视化II——三维绘图6．1 三维曲线6．1．1 三维曲线6．1．2 网线图6．2 三维曲面图6．2．1 三维曲面图的绘制指令6．2．2 等高线图6．2．3 伪彩图6．2．4 矢量场图6．2．5 柱面图6．2．6 球面图6．2．7 截面图6．3 三维图形的操纵6．3．1 视角的设置6．3．2 图形的重叠6．3．3 多种功能的组合习题第7章 数据的描述性统计和分析7．1 数据的基本特征7．1．1 数据的数量7．1．2 *大值7．1．3 *小值7．1．4 元素的和7．1．5 平均值7．1．6 按序排列7．1．7 极差7．1．8 中位数7．1．9 分位数7．1．10 众数7．1．11 原点矩7．1．12 中心矩7．2 数据的频数分布7．2．1 频数表7．2．2 频数分布直方图7．3 数据的正态分布分析7．3．1 偏度7．3．2 峰度7．4 数据的离散度分析7．4．1 方差7．4．2 标准差7．4．3 变异系数7．5 相关性分析7．5．1 协方差7．5．2 相关系数习题第8章 方差分析8．1 概述8．1．1 类型8．1．2 原理8．2 单因素一元方差分析8．3 其他类型的方差分析8．3．1 双因素一元方差分析8．3．2 多因素一元方差分析8．3．3 单因素多元方差分析习题第9章 数据拟合与回归分析9．1 概述9．2 一元线性回归分析9．2．1 步骤9．2．2 *小二乘法9．3 多元线性回归分析9．4 一元非线性回归分析9．4．1 曲线直线化9．4．2 多项式拟合9．5 多元非线性回归分析9．5．1 曲线直线化9．5．2 多项式回归9．6 插值9．6．1 一元插值9．6．2 二元插值习题第10章 蒙特卡洛模拟与应用10．1 概述10．1．1 名称来源10．1．2 原理和步骤10．1．3 特点10．2 蒙特卡洛法的基础——随机数10．2．1 rand指令10．2．2 randn指令10．2．3 randi指令10．2．4 mnrnd指令10．2．5 mvnrnd指令10．2．6 随机数的操作10．2．7 随机数的应用实例——模拟投掷硬币10．3 蒙特卡洛法应用实例10．3．1 计算圆周率？的值10．3．2 求定积分10．3．3 模拟布朗运动10．3．4 物体表面形貌的模拟10．3．5 材料成分设计与质量控制10．3．6 模拟股票价格习题第11章 *优化方法与应用11．1 概述11．1．1 类型11．1．2 主要步骤11．1．3 应用11．2 线性规划问题11．3 二次规划问题11．4 非线性规划问题11．4．1 有约束问题11．4．2 无约束问题11．5 多目标规划问题11．6 *小化问题11．7 *大*小化问题习题第12章 判别分析和聚类分析12．1 概述12．1．1 特征12．1．2 主要步骤12．1．3 类型12．1．4 应用领域12．2 判别分析方法与实例12．2．1 距离判别法12．2．2 朴素贝叶斯判别法12．3 聚类分析方法与实例12．3．1 系统聚类法12．3．2 K均值聚类法12．3．3 模糊C均值聚类法12．3．4 聚类分析的挑战和机遇习题第13章 人工神经网络及应用13．1 概述13．1．1 人工神经网络的结构13．1．2 人工神经网络的特点13．2 人工神经网络数据分析的原理与方法13．2．1 原理13．2．2 适用范围13．2．3 方法和步骤13．3 人工神经网络的MATLAB编程及应用13．3．1 材料性能预测13．3．2 影响因素的定量分析13．3．3 用人工神经网络进行判别分析习题

封面

书名:MATLAB数据分析教程

作者:由伟

页数:336

定价:¥59.0

出版社:清华大学出版社

出版日期:2020-01-11

ISBN:9787302537397

PDF电子书大小:139MB 高清扫描完整版