费舍尔判别法

通过案例分析，展示费舍尔判别法 (LDA) 和贝叶斯判别法从数学理论到计算机模型以及计算的完整过程。区别于直接调用 R 语言包，本实现相当于重写了判别法，深入剖析算法细节。

初学MATLAB的我尝试实现了费舍尔判别算法，并分享了代码。这是一个免费下载的资源，希望能激发更多交流和学习。

费歇尔判别法的核心思想是通过将多维数据投影至特定方向，以尽可能地区分不同总体。这种投影利用方差分析构建一个或多个超平面，以最大化组间差异并最小化组内差异。判别函数通过将待分类样本映射至这些超平面，计算出判别函数值y1、y2和y，然后通过加权平均值y0进行分类决策。

高斯赛德尔迭代方法的MATLAB实现如下：首先，将线性方程组Ax = b转化为适合迭代的形式。通过设置初始值并利用高斯赛德尔迭代公式，逐步更新解的值，直到满足设定的收敛条件。以下是实现的代码示例： function x = gauss_seidel(A, b, x0, tol, maxIter) n = length(b); x = x0; for k = 1:maxIter x_old = x; for i = 1:n sum1 = A(i, 1:i-1) * x(1:i-1); sum2

本研究采用F检验法和T检验法对卡尔费休电量法与空气干燥法测定结果进行统计分析，结果表明卡尔费休电量法在检测煤中水分方面具有较好的精密度和准确度，是一种快速且准确的检测方法。

高斯-赛德尔迭代法收敛性分析 本章节深入分析了高斯-赛德尔迭代法在解决优化问题时的收敛特性。具体而言，我们关注以下形式的优化问题： min f(x) = 1/2 * x^T * A * x - b^T * x s.t. x ≥ 0 其中 A 是一个对称正定矩阵。 高斯-赛德尔迭代过程可以表示为： x^(k+1) = (D-L)^(-1) * (Ux^(k) + b) D, L, U 分别代表矩阵 A 的对角线、下三角和上三角部分。 模型KKT条件 在深入研究收敛性之前，我们需要理解与优化问题相关的KKT条件。对于非负约束的极小化问题，其一般形式为： min h(x) s.t. g_i(x) ≥

C6费控清数据.txt 文件，适用于 C6V2.6 版本，对应补丁号 JS-C6-2.6-201102-138。

SQL Server中的函数实现了四舍六入五成双的精确舍入，可保留指定位数的小数。该修约规则是“四舍六入五成双”，即当被修约的数字小于5时舍去，大于等于6时进位，等于5时根据前一位数字的奇偶决定。这种方法在统计学和化学领域广泛应用，能够减少舍入误差，保证计算结果的精确性。例如，对于9.8249保留3位有效数字后为9.82，对于9.82671则为9.83。

这篇文章介绍了使用MATLAB编写的方法来验证费马小定理的实现过程。费马小定理表明，对于给定的质数p和非p整除的整数a，a^(p-1) ≡ 1 (mod p)。文章中提出了四种方法来演示这一定理，包括使用余数判断和模运算。通过计算a^(p-1)的余数，并验证是否等于1来判断p是否为质数。这种方法适用于不同范围的质数，例如4x + 3形式的质数。

假设我们有 k 个总体，分别记为 $G_1, G_2,..., G_k$，每个总体都有其对应的概率密度函数 $f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)$，以及先验概率 $p_1, p_2, ..., p_k$。 对于一个新样本 x，我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理，我们可以计算后验概率： $$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$ 其中： $P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下，样本属于总体 $G_i$ 的概率。 $f_i(x)$ 表示样本 x 在总体