MATLAB 2014a版本的代码现已推出,支持MFMDA多因素多维分析方法,为研究人员提供了强大的工具和资源。该代码集成了最新的算法和优化策略,帮助用户实现复杂数据的高效分析与处理。
MATLAB 2014a代码-MFMDA多因素多维分析
相关推荐
MATLAB 2014a代码 数值优化方法详解
这个存储库包含了MATLAB 2014a中多种数值优化方法的实现,涵盖了单变量和多元优化的多种技术。代码实现了分牛顿法、割线法、黄金分割搜索等非平滑和平滑优化方法,适用于广泛的数学和工程应用。
Matlab
2
2024-07-17
MATLAB 2014a 许可证文件
该资源提供了 MATLAB 2014a 版本的许可证文件,使用户能够激活和使用该软件。
Matlab
5
2024-05-31
使用 Kylin 构建 OLAP 多维分析数据集
动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中,Kylin 负责构建高效的多维数据集(Cube)。
Hadoop
5
2024-05-23
基于读写分离的 Kylin 多维分析平台构建
介绍了如何在读写分离架构下构建基于 Kylin 的多维分析平台,并分享了实践经验。
spark
3
2024-06-01
多因素方差分析---说明
固定效应因素:仅样本中的水平可用于分析,无需推论其他水平。随机效应因素:由于人为控制限制,无法观察和控制所有水平,需要进行随机抽样。混合效应模型:同时包含固定效应和随机效应因素。
统计分析
6
2024-05-01
Oracle+BIEE 培训资料,涵盖多维分析需求
此培训资料提供全方位分析应用支持,涵盖:- Hyperion Essbase 分析- 查询和报表仪表盘- 第三方集成- 客户分析- 供应链分析- 物流分析- 预算制定- 财务报表合并- 预测和盈利分析
Oracle
3
2024-05-01
基于 Hadoop 的多维分析与数据挖掘平台架构
互联网、移动互联网和物联网的迅猛发展,将我们带入了一个前所未有的海量数据时代。面对数据规模的爆炸式增长,如何高效地分析和挖掘数据价值成为亟待解决的关键问题。
Hadoop 平台凭借其卓越的可伸缩性、健壮性、计算性能以及成本优势,已成为当前互联网企业构建大数据分析平台的首选方案。依托 Hadoop 生态系统,可以构建一个强大的多维分析和数据挖掘平台,以应对海量数据的挑战。
该平台架构的核心在于利用 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)存储海量数据,并借助 MapReduce、Spark 等计算框架实现高效的数据处理和分析。同时,整合机器学习、数据挖掘等算法库,可以进一步挖掘数据背后的潜在价值,为业务决策提供有力支持。
数据挖掘
2
2024-05-23
详述单因素方差分析、多因素方差分析、正交实验设计及代码实现
单因素方差分析(One-Way ANOVA),是一种统计方法,用于评估一个因素的不同水平对连续型响应变量的显著影响。通常用于比较多个组别之间的平均值差异。在此方法中,假设各组观测值来自正态分布总体,且具有相同的方差。数学模型表达为 X_{ij} = mu_i + epsilon_{ij},其中 X_{ij} 是第 i 个水平下第 j 次观测结果,mu_i 是第 i 个水平下的总体均值,epsilon_{ij} 是随机误差项。进行假设检验时,需要计算组间平方和(SSA)、组内平方和(SSE)及总平方和(SST),构造F统计量来判断均值是否显著不同。
算法与数据结构
0
2024-09-14
基于MATLAB 2014a的异步直接转矩控制建模优化
基于MATLAB 2014a版本制作,参考网络资源整合出两个建模:圆形和六边形。针对六边形磁链控制进行优化,以解决磁链轨迹不规则的问题。
Matlab
1
2024-07-26