查看分类错误散点图

在网页数据挖掘实验中，我们进行了分类错误散点图的详细分析。

散点图通过将数据点绘制在直角坐标系上，直观呈现变量间关系及潜在趋势，并可观察正相关趋势。

这份资源提供了 Tableau 源文件，助你探索散点图的优化技巧，掌握高级散点图的制作方法。

这个MATLAB文件专注于解决三类模式分类问题。它根据每个模式类的参数生成一百个随机样本，用于计算类条件密度。文件进一步实现了高斯分类器，使用等先验类概率对每个类的测试样本进行分类，并实现了近邻均值分类器，同样使用等先验类概率。最终评估了每个分类器在样本集上的分类错误率。详细信息请参阅M文件。

为了探究身高与腿长之间的关系，我们收集了16名成年女子的身高和腿长数据。为了直观地展示数据，我们将身高作为横坐标 (x)，腿长作为纵坐标 (y)，在平面直角坐标系中标出了这些数据点 (xi, yi)。 这种用图形方式展示数据点的方法称为散点图。通过观察散点图，我们可以初步判断身高与腿长之间是否存在某种关系，例如正相关、负相关或无明显关系。

Matlab 查看交通标志分割与分类项目专注于从视频中的每个帧中识别并分类交通标志，如“禁止停车”和“停车”标志。该项目提供了一个广泛的数据库，用于识别其他红圈交通标志。代码结构包括主文件夹和三个子文件夹：CodeForClassification、CodeForGeneratingDatabase 和 VLFeat。确保路径设置正确以运行分类功能。

LE-SQL311.rarLog Explorer for SQL Serv v3.1.1.In.KG是一款专为解决数据库日志查看问题而设计的工具。用户可以通过此工具快速解压并查看数据库日志，轻松应对SQL语句执行错误。解压密码为www.heibai.net。

该函数绘制一个散点图，使用颜色表示数据的密度。它使用三种不同的方法来计算数据密度：圆形、正方形或 Voronoi 单元。用户可以选择要使用的方法以及计算密度时要使用的半径。

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率密度估计'。