STEM-EELS和STEM-EDX数据分析方法图像矩阵MATLAB代码改进

使用Matlab语言编写离散图形，展示了余弦波在采样信号中的应用。生成的图形基于t = linspace(-2*pi,20)计算。

在MATLAB中，离散杆图（stem）用于显示离散数据点，通过直线连接每个数据点与x轴。以下是一个简单的示例，绘制余弦波的采样信号图： t = linspace(-2*pi, 20); % 创建一个从 -2π 到 20 的等间隔向量 h = stem(t, cos(t)); % 绘制余弦波的离散样本 此代码会生成离散的余弦波图，其中x轴为时间序列，y轴表示余弦函数值。

在实际问题中，数据库的数据常受多种因素干扰，导致数据不完备。基于粗糙集理论，研究了不完备信息系统的完备化问题，并提出了改进的ROUSTIDA算法。新算法扩展了处理能力，解决了原算法对缺失数据处理的局限性。针对不一致信息的问题，本研究提出了相应的填充策略，为下一步的数据挖掘提供了充分的数据准备。

ADM2017 的代码仓库是那种你看一眼就会想 fork 下来的资源。它围绕STEM 职业预测这个话题，结合了深度知识跟踪（DKT）和机器学习模型，目标挺有意思：预测一个学生未来是不是会从事 STEM 相关的工作。更妙的是，它不是拍脑袋预测，而是用学生在中学阶段的点击流数据来做，挺实在。 用过DKT的人会知道，它是个专门拿来跟踪学生知识掌握状态的模型。作者还整合了一个增强版DKT+，效果上有不少提升。你可以先拿这些模型把学生的知识状态给估出来，再搭配学生背景信息，喂进机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林之类，去预测学生将来的职业方向。 整个流程蛮清晰：先建知识状态、再拼特征、跑预测。而且代码写

数据分析方法的优化是当前数据处理中的关键一环。随着数据量的增加，有效的数据分析方法变得尤为重要。

eda为探索分析示例代码, etl为特征预处理示例代码, main为分类和回归示例代码, semi_main为半监督示例代码, ass_main为关联分析示例代码, clst_main为聚类示例代码。

线性回归的统计检验、判别的使用方法、SPSS 的数据流程……这些在市场研究里啊，都是挺常见也挺实用的套路。蛮推荐你看看《市场研究中的数据方法.ppt》，讲得挺全的，像线性回归、判别这些方法都讲了怎么用。尤其对搞市场调查或用户调研的朋友，思路会打开不少。比如你想用SPSS跑一波问卷数据，不知道从哪下手？可以先瞄一眼里面提到的流程，比较适合刚入门或者想梳理框架的人。想看更详细操作，也可以顺手翻翻这篇：SPSS 11.0 市场研究数据，配合食用更香。再说判别吧，用来区分人群画像那种场景挺合适。比如你想看看“回购用户”和“一次性用户”到底差在哪，就可以用它做点分类实验。这篇文章讲得还不错哦：线性判别概

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

数据的日常里，Pandas算是帮了大忙的好工具了。Pandas 的数据结构 DataFrame，本质上就是个升级版的表格，能存文字、数字、布尔值啥的，用起来顺手。 数据清洗用isnull()和dropna()，转类型用astype()，批量操作来个apply()，这些函数你用熟了，起数据来，效率高多了。哦对了，像groupby()那种分组操作，跟mean()或agg()一搭配，统计数据直接一把梭。 数据重塑这块也香，比如pivot()和pivot_table()，能把表格从长变宽，或者反过来，挺适合做报表的。再说合并数据，用merge()、join()和concat()，逻辑上有点像 SQL