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

数值分析中的牛顿法应用

在数值分析中，牛顿法是解决数值求解问题的一种重要方法，特别是在matlab编程中应用广泛。对于数值分析初学者来说，牛顿法是一个很好的学习和参考对象。

Matlab 0 2024-09-28

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在数学建模中的创新应用

Matlab在数学建模中发挥了重要作用，为研究人员提供了强大的工具和资源。它的应用不仅限于简单的数据分析，还涵盖了复杂的模型仿真和算法开发。研究人员可以通过Matlab优化他们的数学模型，从而在不同领域取得突破性的进展。

Matlab 0 2024-09-25