meichuanyi的博客

本文是去年课题组周报中的一个专题讲解，详细讲了GA，由于是周报，所以十分详细。很适合初学者入门。文中也简单提及了模拟退火算法。文章综合参考了一些互联网资料。发博客以备忘！三：遗传算法        照例先给出科学定义：       遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全

已知A=[X,Y,Z]数组，B=[X,Y,F]数组，想要数组A以X,Y,为坐标，Z为值画等高线图。再画出数组B以X,Y为坐标，F为值画等高线图。再把，两个图叠放在一张图上显示。两个数组的X,Y完全一致。如何用散点绘制等高线图通过已知的山地海拔数据，利用MATLAB软件使用插值法绘制山地曲面图、山地等高线图、伪彩色图、散点图。工具/原料电脑MATLAB软件方法/步骤1将已知的海拔数据放入一个矩阵A中...

方法：Excel选项中->加载项，在对话框的最下面有个管理，选到com加载项，点击转到，然后去掉那些复选框中的勾就可以了。

在使用MATLAB对矩阵进行数据处理时，为了方便编辑与修改，常常需要先将数据录入到Excel中，然后再将其导入到MATLAB中参与矩阵运算。本文在MATLAB 2013a和Office 2013环境下向大家演示如何将Excel数据导入到MATLAB中，其他版本的MATLAB、OFFICE方法大同小异，一起来看一下1.将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中，录入时注意行列要跟原矩阵一一对应2.录入...

Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认...

大数据的题对数据缺失现象需要预处理处理数据缺失的机制==================================================在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为【完全变量】，数据集中含有缺失值的变量称为【不完全变量】，Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：1）完全随机

一般用于处理大数据当结果簇是密集的，而且簇和簇之间的区别比较明显时，K-Means 的效果较好。对于大数据集，K-Means 是相对可伸缩的和高效的，它的复杂度是 O(nkt)，n 是对象的个数，k 是簇的数目，t 是迭代的次数，通常 k K-Means 的最大问题是要求先给出 k 的个数。k 的选择一般基于经验值和多次实验结果，对于不同的数据集，k 的取值没有可借鉴性

问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？ 答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。 在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每...