19、使用MapReduce进行大数据分析

使用MapReduce进行大数据分析

1. 使用MapReduce计算协方差和相关量

1.1 准备数据

我们使用 airlinesmall.csv 数据集创建一个数据存储对象。该数据集大小为12MB,包含多个航空公司的29列航班信息,如到达和出发时间。这里我们选择 ActualElapsedTime (总飞行时间)、 Distance (总飞行距离)、 DepDelay (航班出发延迟)和 ArrDelay (航班到达延迟)作为感兴趣的变量。

ds = datastore('airlinesmall.csv', 'TreatAsMissing', 'NA');
ds.SelectedVariableNames = {'ActualElapsedTime', 'Distance', ...
    'DepDelay', 'ArrDelay'};

数据存储对象会将 NA 值视为缺失值,并默认用 NaN 替换。我们可以使用 preview 函数验证所选变量。

preview(ds)

输出结果如下:
| ActualElapsedTime | Distance | DepDelay | ArrDelay |
|

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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