MATLAB数据分析与挖掘实战

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MATLAB数据分析挖掘实战 及配套实验数据和源代码 【简介】 随着企业的泛互联网化和企业信息化程度的不断提高,大数据的概念被提了出来,在大数据时代,数据对企业突显出越来越重要的价值,企业对数据的价值也越来越重视。目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中,在数学、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程,但目前这一课程的教学仍主要限于理论介绍。以数学类专业为例,目前高校存在的困境主要 有:  师资队伍建设问题:缺少统计学及应用数学专业 的 双师型 教师  师范院校的统计学及应用数学专业在大数据时代该如何准确定位?  课程设置该怎样跟进完善?  实践环节应该如何加强?  产学研以及院校合作怎样才能落到实处? 顶尖数据挖掘教学实训平台(TipDM T6 ,简称 T6 )是专门针对高校数据挖掘课程中,学员实际应用能力差这一教学弱点设计开发的一系列教学模块。能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时,通过实用的建模工具来模拟实际应用案例,在实验室环境下体验实际应用,由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中,强化应用和 动手,做到理论实践的有机结合,使学生受益,老师授课方便。 【适用对象】  有数据挖掘相关教学课程的高校、研究所和培训机构。  用数据挖掘进行科研的高校、研究所。  适用专业:统计学、数学应用数学,以及金融、医疗、管理、电子商务等有数据挖掘教学专业。 特别说明:提供数据挖掘建模软件,同时协助指导教师构建特定专业的挖掘模型及编写相应实训指导书 。
MATLAB的数据挖掘功能 MATLAB(Mattrix Laboratory,矩阵实验室)是美国 Mathworks公司开发的应用软件,具备强大的科学及工程 计算能力,它不但具有以矩阵计算为基础的强大数学计算 能力和分析功能,而且还具有丰富的可视化图形表现功能 和方便的程序设计能力。它的应用领域十分广泛,主要包 括:数学计算和分析、自动控制、系统仿真、数学信号处 理、图形图像分析、数理统计、人功智能、虚拟现实技术、金融系统等。 MATLAB的数据挖掘功能 MATLAB用来做数据挖掘,特别是利用其简单的矩阵语言 加工具箱函数来实现数据挖掘算法,非常合适。 Statistics Toolbox和Neural Networks Toolbox可以用来 实现回归和分类;Optimization Toolbox和Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox可以帮助 聚类算法进行最优化运算;Fuzzy Logic Toolbox可以进行 规则推理。 MATLAB的数据挖掘功能 �常用函数: kmeans() k-均值聚类 treefit() 决策树回归或分类 svmclassify() 支持向星机分类 knnclassify() k-近邻分类 crossvalind() 交叉验证试验 基千MATLAB的混合编程 基于MATLAB的工具箱函数实现混合编程的方法很多, 如:基于Matlab C/C++ 数学库、基于Matlab Engine、基于ExcelLink、基于COM/Excel生成器、基于 Matlab web server、基于自动化链接、基于Matlab的 DDE功能、基于MATLAB Builder for Java,等等,都 可以实现混合编程。
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