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MATLAB數據分析教程(高等院校電腦教育系列教材)

  • 作者:編者:由偉//劉亞秀|責編:楊作梅
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302537397
  • 出版日期:2020/01/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:328
人民幣:RMB 59 元      售價:
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內容大鋼
    《MATLAB數據分析教程》介紹了MATLAB在數據分析中的應用,《MATLAB數據分析教程》共分為13章,各章主要內容包括數據分析與MATLAB軟體、MATLAB基礎、MATLAB科學計算、數據預處理、繪圖與數據可視化、數據的描述性統計與分析、方差分析、數據擬合與回歸分析、蒙特卡洛模擬與應用、最優化方法與應用、判別分析與聚類分析、人工神經網路及應用等。
    《MATLAB數據分析教程》注重實用,可以作為高等院校機械、材料、電子、通信等理工類及經濟、金融、管理等文科類專業的研究生、本科生的教材,也可以作為教師、科研人員和工程技術人員的自學和參考用書。

作者介紹
編者:由偉//劉亞秀|責編:楊作梅

目錄
第1章  數據分析與MATLAB軟體
  1.1  數據分析概述
    1.1.1  數據時代
    1.1.2  數據分析的意義和作用
    1.1.3  數據分析方法
  1.2  MATLAB軟體
    1.2.1  功能和應用
    1.2.2  特點
  1.3  MATLAB在數據分析中的應用
  習題
第2章  MATLAB基礎
  2.1  MATLAB基礎
    2.1.1  MATLAB軟體的版本
    2.1.2  MATLAB軟體的啟動
    2.1.3  指令窗的結構
  2.2  編寫第一個MATLAB程序
    2.2.1  第一個MATLAB程序
    2.2.2  程序的正確性
  2.3  編輯器的使用
    2.3.1  打開編輯器
    2.3.2  編寫程序
    2.3.3  運行程序
    2.3.4  程序的編輯和修改
  2.4  MATLAB的查詢和幫助功能
    2.4.1  help指令
    2.4.2  lookfor指令
  2.5  MATLAB的運算單元及基本操作
    2.5.1  MATLAB的數據類型
    2.5.2  矩陣
    2.5.3  矩陣的操作
    2.5.4  特殊向量
    2.5.5  向量的操作
  習題
第3章  MATLAB科學計算
  3.1  數值計算
    3.1.1  基本運算
    3.1.2  求解多項式
    3.1.3  求導數
    3.1.4  求方程的近似解
    3.1.5  求數值積分
    3.1.6  求函數最小值
    3.1.7  求函數的零點
    3.1.8  解非線性方程組
    3.1.9  求微分方程的數值解
  3.2  符號計算
    3.2.1  基本運算
    3.2.2  多項式運算
    3.2.3  解方程和方程組
    3.2.4  求微積分
    3.2.5  常微分方程

  習題
第4章  數據預處理
  4.1  數據歸一化
    4.1.1  標準化變換
    4.1.2  極差歸一化變換
  4.2  數據的平滑處理
    4.2.1  smooth指令
    4.2.2  smoothts指令
    4.2.3  medfilt1指令
  4.3  數據降維
    4.3.1  主成分分析
    4.3.2  因子分析
  習題
第5章  繪圖與數據可視化I——二維繪圖
  5.1  二維曲線
    5.1.1  二維曲線的繪製
    5.1.2  函數圖形的繪製
  5.2  二維圖形
    5.2.1  直方圖
    5.2.2  餅形圖
    5.2.3  階梯圖
    5.2.4  頻數分佈直方圖
    5.2.5  火柴桿圖
    5.2.6  誤差棒圖
  5.3  圖形要素的設置和控制
    5.3.1  曲線的設置
    5.3.2  坐標軸的設置
    5.3.3  圖形的標注和說明
    5.3.4  圖形的重疊繪製
    5.3.5  圖形填色
    5.3.6  創建多個圖形窗口
    5.3.7  子窗口的建立
    5.3.8  圖形的變焦觀察
    5.3.9  顯示圖形指定位置的坐標值
  習題
第6章  繪圖與數據可視化II——三維繪圖
  6.1  三維曲線
    6.1.1  三維曲線
    6.1.2  網線圖
  6.2  三維曲面圖
    6.2.1  三維曲面圖的繪製指令
    6.2.2  等高線圖
    6.2.3  偽彩圖
    6.2.4  矢量場圖
    6.2.5  柱面圖
    6.2.6  球面圖
    6.2.7  截面圖
  6.3  三維圖形的操縱
    6.3.1  視角的設置
    6.3.2  圖形的重疊

    6.3.3  多種功能的組合
  習題
第7章  數據的描述性統計和分析
  7.1  數據的基本特徵
    7.1.1  數據的數量
    7.1.2  最大值
    7.1.3  最小值
    7.1.4  元素的和
    7.1.5  平均值
    7.1.6  按序排列
    7.1.7  極差
    7.1.8  中位數
    7.1.9  分位數
    7.1.10  眾數
    7.1.11  原點矩
    7.1.12  中心矩
  7.2  數據的頻數分佈
    7.2.1  頻數表
    7.2.2  頻數分佈直方圖
  7.3  數據的正態分佈分析
    7.3.1  偏度
    7.3.2  峰度
  7.4  數據的離散度分析
    7.4.1  方差
    7.4.2  標準差
    7.4.3  變異係數
  7.5  相關性分析
    7.5.1  協方差
    7.5.2  相關係數
  習題
第8章  方差分析
  8.1  概述
    8.1.1  類型
    8.1.2  原理
  8.2  單因素一元方差分析
  8.3  其他類型的方差分析
    8.3.1  雙因素一元方差分析
    8.3.2  多因素一元方差分析
    8.3.3  單因素多元方差分析
  習題
第9章  數據擬合與回歸分析
  9.1  概述
  9.2  一元線性回歸分析
    9.2.1  步驟
    9.2.2  最小二乘法
  9.3  多元線性回歸分析
  9.4  一元非線性回歸分析
    9.4.1  曲線直線化
    9.4.2  多項式擬合
  9.5  多元非線性回歸分析

    9.5.1  曲線直線化
    9.5.2  多項式回歸
  9.6  插值
    9.6.1  一元插值
    9.6.2  二元插值
  習題
第10章  蒙特卡洛模擬與應用
  10.1  概述
    10.1.1  名稱來源
    10.1.2  原理和步驟
    10.1.3  特點
  10.2  蒙特卡洛法的基礎——隨機數
    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  隨機數的操作
    10.2.7  隨機數的應用實例——模擬投擲硬幣
  10.3  蒙特卡洛法應用實例
    10.3.1  計算圓周率?的值
    10.3.2  求定積分
    10.3.3  模擬布朗運動
    10.3.4  物體表面形貌的模擬
    10.3.5  材料成分設計與質量控制
    10.3.6  模擬股票價格
  習題
第11章  最優化方法與應用
  11.1  概述
    11.1.1  類型
    11.1.2  主要步驟
    11.1.3  應用
  11.2  線性規劃問題
  11.3  二次規劃問題
  11.4  非線性規劃問題
    11.4.1  有約束問題
    11.4.2  無約束問題
  11.5  多目標規劃問題
  11.6  最小化問題
  11.7  最大最小化問題
  習題
第12章  判別分析和聚類分析
  12.1  概述
    12.1.1  特徵
    12.1.2  主要步驟
    12.1.3  類型
    12.1.4  應用領域
  12.2  判別分析方法與實例
    12.2.1  距離判別法
    12.2.2  樸素貝葉斯判別法

  12.3  聚類分析方法與實例
    12.3.1  系統聚類法
    12.3.2  K均值聚類法
    12.3.3  模糊C均值聚類法
    12.3.4  聚類分析的挑戰和機遇
  習題
第13章  人工神經網路及應用
  13.1  概述
    13.1.1  人工神經網路的結構
    13.1.2  人工神經網路的特點
  13.2  人工神經網路數據分析的原理與方法
    13.2.1  原理
    13.2.2  適用範圍
    13.2.3  方法和步驟
  13.3  人工神經網路的MATLAB編程及應用
    13.3.1  材料性能預測
    13.3.2  影響因素的定量分析
    13.3.3  用人工神經網路進行判別分析
  習題

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