MATLAB在数值分析中的应用

MATLAB在数值分析中的革新性电子教学资源

《MATLAB数值分析》以最新版MATLAB为平台，详尽介绍了数值分析方法及图形可视化。全书分为9章，首两章深入探讨MATLAB基础，后续章节涵盖误差处理、插值与曲线拟合、线性方程组求解、非线性方程求解、数值微分与积分、矩阵特征值计算以及常微分方程求解。MATLAB的独特编程能力彻底改变了传统数值分析的方法论，是实现这些目标的绝佳工具。

Matlab 0 2024-08-12

量化关联规则在数值属性中的应用

量化关联规则可用于对数值属性进行动态离散化，发现隐藏的模式和规律。

数据挖掘 5 2024-05-26

数值归约技术及其在数据挖掘中的应用

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

数据挖掘 3 2024-07-17

matlab源码-MATLAB在数学建模中的应用MATLAB在数学建模中的应用

matlab源码《MATLAB在数学建模中的应用》第二版源码

Matlab 2 2024-08-02

聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘中关键的技术，它能将具有相似特征的数据点归类。聚类算法应具备以下特性：处理不同类型属性、可扩展性、高维数据处理能力、任意形状簇发现能力、孤立点处理能力、数据顺序不敏感性、先验知识依赖性、结果可解释性、约束条件聚类。常用的聚类方法包括：划分法、层次法、密度法、网格法和模型法。

数据挖掘 2 2024-05-25

Matlab 在数学建模中的应用

这份资源提供了学习 Matlab 数学软件以及如何在数学建模中应用该软件的资料。

Matlab 3 2024-05-30

Matlab在数学建模中的应用优化

Matlab在数学建模领域具有广泛的应用，通过其强大的数学计算和可视化功能，帮助研究人员和工程师们更高效地进行数据分析和模型构建。

算法与数据结构 2 2024-07-13

MATLAB中数值分析的典型函数

MATLAB在数值分析中的应用插值与拟合是来源于实际、又广泛应用于实际的两种重要方法。随着计算机的不断发展及计算水平的不断提高，它们已在国民生产和科学研究等方面扮演着越来越重要的角色。下面对插值中分段线性插值、拟合中的最为重要的最小二乘法拟合加以介绍。

Matlab 2 2024-07-18

MATLAB在数字图像处理中的应用

MATLAB在数字图像处理中的应用。MATLAB在数字图像处理中的应用。MATLAB在数字图像处理中的应用摘要：介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。关键词：MATLAB；图形处理；边缘检测中图分类号：TP317.4文献标识码：A

Matlab 2 2024-07-24