Ace_bb的博客

相关系数相关系数是衡量两个变量之间相关性大小的量。最常用的相关系数有两种，皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，在选取用何种相关系数时，需要根据不同的条件进行计算和分析，否则容易建模出错。总体和样本总体是指所要考虑对象的全部个体。我们通常需要求总体数据的均值方差标准差等特征。样本是从总体中抽取的一部分个体，叫做总体的一个样本。多数情况下，我们无法直接求总体的特征值，需要通过计算抽取的样本的统计量来估计总体的统计量：例如使用样本均值、样本标准差来估计总体的均值和总体的标准差。皮尔逊相关系数协方差

描述性统计描述性统计是描述数据中的最大值，最小值，中位数，均值，方差，标准差等统计量。使用MATLAB进行描述性同济MATLAB中对应的函数如下：MATLAB代码及结果如下：使用EXCEL进行描述性统计使用EXCEL的数据分析工具也可以进行描述性统计使用SPSS进行描述性统计...

合并两个或多个字符串strcat()合并strcat('字符串1','字符串2');strcat('字符串1','字符串2','字符串3');strcat()用以链接两个或多个字符串借用向量表示拼接字符串['字符串1','字符串2','字符串3']['字符串1' '字符串2']把数字传换成字符串 num2strc=100num2str(c)disp(['c的取值为' num2str(c)])input函数input就是输入一个数据可以输入数，向量，矩阵，字符串。sum 求

数学建模之聚类模型聚类模型将文本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。在聚类之前，我们并不知道数据都有哪些类型甚至不知道可以分为多少个类型。而分类则是在已知数据类型的前提下，对数据进行划分。聚类之后我们可以用更加准确的统计模型对每个类进行单独估计，分析或预测。K-means聚类算法算法流程指定需要划分的簇的个数K。 K簇即将数据分为K类。随机选择K个数据对象作为初始的聚类中心。不一定要是样本点，可以是与样本点同类型的数据点。计算各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最

模拟退火算法什么是退火？退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却，最后分子以低能状态排列，固体达到某种稳定状态。物理退火过程加温过程一一增强粒子的热运动，消除系统原先可能存在的非均匀态;等温过程——对于与环境换热而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行，当自由能达到最小时，系统达到平衡态;冷却过程——使粒子热运动减弱并渐趋有序,系统能量逐渐下降，从而得到低能的晶体结构。模拟退火模拟大自然中的退火降温现象，可以用于求解生活中的组合优

数学建模多属性决策定义多属性决策常应用在投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等方面.多属性决策的实质是利用已有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序或择优.它主要由两部分组成:(1) 获取决策信息.决策信息一般包括两个方面的内容:属性权重和属性值(属性值主要有三种形式:实数、区间数和语言).其中,属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容;(2)通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优.加权

数学建模层次分析法定义层次分析法(AHP)是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Santy)于_上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的- -种层次权重决策分析方法。这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。是对难以完全定量的复杂系统作出决策的模型