wangdi_37927的博客

对应单变量数据分布的二项分布、正态分布、beta分布，多元数据有多项式分布、dirichlet分布。1.多元正态分布的相关函数：随机产生多元正态分布的矩阵：mvnrnd；计算多元正态概率密度函数：mvnpdf；计算多元正态分布的累计分布：mvncdf；mu = [0,0];sigma = [0.25 0.3;0.3 1];x1 = -3:0.2:3;x2 = -3:0.2

线性方法：多元特征选择和多元特征转换方法（又可分为主成分分析和因子分析）1.主成分分析法适用于：原始数据之间存在较高的相关性，变量之间相关性越强，则原始数据之间存在非常大的冗余。主成分分析在MATLAB中实现：princomp(需提供原始数据集)、pcacov(需提供样本数据间的协方差和相关系数)。实现：X = 3+randn(30,1);%randn(30,1)表示随机产生30*1的正太矩阵。

pdistPairwise distance between pairs of objectsSyntaxD = pdist(X)D = pdist(X,distance)DescriptionD = pdist(X)计算 X 中各对行向量的相互距离(X是一个m-by-n的矩阵). 这里 D 要特别注意，D 是一个长为m(m–1)/2的行向量.可以这样理解 D 的生成：首先生成一个 X 的距离方阵