关于MATLAB处理大数据坐标文件201763

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#matlab #大数据

本文讨论了在使用随机森林算法过程中遇到的问题，特别是随着特征数量增加而出现的数据减少现象。作者计划咨询专家寻求解决方案。

目前已经找出26条特征 ，但是提交数据越来越少，给我的感觉是随机森林画的范围越来越小，输出的机器数据也越来越少，我自认为特征没太大问题

 我已经将不懂之处列了出来，将于明天咨询大师级人物

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多维GMM聚类.zip_GMM多维聚类_matlab 大数据_reportkrx_三维聚类_多维聚类
07-15
标题中的“多维GMM聚类.zip_GMM多维聚类_matlab 大数据_reportkrx_三维聚类_多维聚类”指的是一个压缩包文件，其中包含了关于使用MATLAB进行多维高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）聚类的资源，特别是针对...
关于MATLAB处理大数据坐标文件201762
weixin_34218579的博客
06-02 119
经过头脑风暴法想出了很多特征，目前经过筛选已经提交了两次数据，数据提交结果不尽如人意，但是收获很大。 接下来继续提取特征，特征数达到27时筛选出20条特征，并找出最佳搭配 转载于:https://www.cnblogs.com/jjuiipg2017/p/6935561.html...
关于MATLAB处理大数据坐标文件2017528
weixin_33861800的博客
05-28 124
第一次提交数据增加了部分特征 3000数据测试中得分99但是10万数据出现过拟化现象，正确率下降总结：1.某些特征数据本身波动不大应该考虑放弃 　　　2.一些特征虽然表面觉得差异显而易见，但是数据表达出来的结果不一定完美 第二次提交数据 这次提交的数据采用昨天提交的特征，并加入今天的得出的特征的其中一个，打算以不同的方式找出最佳配合 结果 分数降低7分 ...
关于MATLAB处理大数据坐标文件2017624
weixin_34227447的博客
06-24 95
经过一个下午找资料，已作出人工轨迹记录程序，这样就可以增加样本容量 接下来三个方向：特征、决策树、机械轨迹程序 虽然机械轨迹的程序相对好做，但是现有机械轨迹程序太过于死板，不能自行更改轨迹 转载于:https://www.cnblogs.com/jjuiipg2017/p/7072079.html...
关于MATLAB处理大数据坐标文件20170706
weixin_33935777的博客
07-06 70
这几天相继增加了几个特征，但是成绩依旧不理想，接下来的工作依旧是找特征、找特征 转载于:https://www.cnblogs.com/jjuiipg2017/p/7129045.html
关于MATLAB处理大数据坐标文件2017526
weixin_34228387的博客
05-26 118
运行六个特征，提高了3分，也就是说以前做的特征已经用完了，穷途末路，依靠以前的特征已经很难取得进步了，提出以下建议 1.测试集曾经运行错误的数据尽早画出图形，并尽可能发现问题并提出特征 2.运行其他程序测试数据 决策树、SVM等 3.不拘泥大赛给的数据 转载于:https://www.cnblogs.com/jjuiipg2017/p/6910666.html...
关于MATLAB处理大数据坐标文件2017527
weixin_34367257的博客
05-27 72
第一次提交数据： 今天用了8个特征，加上的这一个特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的树的数目为50再次使用3000条测试数据测试结果—— 结果不错： 99%但是运行官网数据结果分数——降低0.5 为58.55分总结：总特征数目为8，树的数目远远超过特征数，以后树的数目不能多于特征的1.5倍，否则结果很难得出结论，无说服力 第二次提交数据： 本次使用9个...
关于MATLAB处理大数据坐标文件2017620
weixin_34029949的博客
06-20 173
暑假已至，接下来组内成员将会各回各家，各找各妈，这肯定是对本次大数据比赛是很不利的。 接下来我会把任务分配给组员，当然任务会比起初的时候轻一点，因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么，而是我的组员要求自己做什么！ 我们现在主要接触的两门语言： MATLAB语言在数据处理方面很牛，它的画图功能也是杠杠的，尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言，学好它对自己肯定只有益处...
关于MATLAB处理大数据坐标文件201761
weixin_34090643的博客
06-01 118
前几天备战考试，接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据，但是这几天的收获还是有的，对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成（当然这个虽然我们初学者都知道，但是我确定没有现在认识的深刻），多棵决策树经过数据训练后，经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好，我们现有的特征还不是特别多，之所以前一段时...
关于MATLAB处理大数据坐标文件2017529
weixin_33872566的博客
05-29 107
今天我们离成功又近了一步，因为又失败了两次 第一次使用了所有特征，理由：前天的特征使用的是取单个特征测试超过85分的特征，结果出现过拟合现象。 　　　　　　　　　　　　　本次使用所有特征是为了和昨天的结果作比较。 　　　　　　　　　　　　　结果稍好：比最佳分数多了1分 第二次使用了上一次最佳结果的特征，去除其中单个特征测试结果最好的，加入新的特征，加入的特征为新总结的特征，结果...
MATLAB处理大数据：多变量分析实战技巧与案例研究
![MATLAB处理大数据：多变量分析实战技巧与案例研究]... 大数据在MATLAB中的处理概述 在当今的IT行业，大数据是一个日益重要的概念，而MATLAB是一个功能强大的计算和可视化平台，特别适合于数
时空域与频域图像处理：MATLAB实践与大数据趋势
总结而言，文件中提及的知识点为我们提供了一个关于图像处理的全面概览，从基础的时空域与频域处理方法，到图像处理工具Matlab的实践应用，再到当前大数据背景下的图像处理趋势，都体现了图像处理领域日益丰富的研究...
数字图像处理-设计生成一个半球
最新发布
茜茜西西的博客
09-09 169
摘要：该实验使用MATLAB程序生成一个半球。通过设置半径R=1和网格数n=30，计算球面坐标转换为笛卡尔坐标的x,y,z值，并调用surf函数绘制半球图形。程序采用米色(colormap)着色，并隐藏坐标轴刻度标签。运行结果成功显示标题为"Hemisphere"的半球三维图形。（99字）
基于LSTM深度学习的网络流量测量算法matlab仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
09-06 569
本文介绍了基于LSTM的网络流量测量方法。LSTM通过门控机制有效解决了RNN的梯度消失问题，能够捕捉长时序数据依赖关系。文章详细阐述了LSTM模型的网络结构设计（输入层、LSTM层、全连接层等）、训练流程和评估方法，并给出了MATLAB实现的部分程序代码和运行结果展示。测试结果表明，该方法能够准确预测网络流量，测量精度较高。文中还包含完整的算法理论概述和模型部署应用说明，为网络流量预测和异常检测提供了有效的深度学习解决方案。
Matlab:基于遗传算法优化 PID 控制器的完整实现与解析
dlraba的博客
09-07 1259
首先清空工作空间、关闭图形窗口，定义被控对象的传递函数。本文以典型二阶系统为例，传递函数为% 遗传算法优化PID控制器clear all;% 清空工作空间变量close all;% 关闭所有图形窗口clc;% 清空命令行窗口% 被控对象传递函数：G(s) = 400/(s² + 50s)num = 400;% 分子多项式系数% 分母多项式系数（s² + 50s + 0）% 创建传递函数模型。
基于MATLAB的Bouc-Wen模型动力响应计算
kaikaile1995的博客
09-08 285
% 参数设置（参考防屈曲支撑试验数据）% 刚度比例因子% 初始刚度(N/m)% 滞回强度% 滞回形状参数% 滞回形状参数% 非线性指数% 积分步长(s)% Bouc-Wen滞回变量微分方程end。
基于Matlab的MEMS陀螺仪Allan方差分析与随机误差参数识别
ZSW1218的博客
09-06 744
MEMS 陀螺仪因其体积小、成本低和易于集成等优点，在无人机、汽车导航和消费电子等领域得到了广泛应用。然而，MEMS 陀螺仪的输出信号中普遍存在随机误差和噪声，严重影响了惯性导航系统的精度和稳定性。为了对陀螺仪的噪声特性进行定量分析，本文基于 Allan 方差方法，对 MEMS 陀螺仪的随机误差进行了建模与参数识别。通过对采集的陀螺仪数据进行 Allan 方差计算，获得了角度随机游走（ARW）、零偏不稳定性（Bias Instability）等关键噪声参数。在此基础上，利用 MATLAB 编程实现了 All
软件安装教程（五）：在安装 MATLAB 时 — “选择产品 / 工具箱”界面逐类别详解
a246808642的博客
09-06 1007
在安装 MATLAB 的过程中，安装器会让你在“选择产品 / 工具箱（Select Products/Toolboxes）”页面里勾选需要的附加工具箱。MathWorks 的工具箱种类繁多、覆盖领域广：信号与 DSP、图像与视觉、控制与仿真、机器学习与深度学习、优化、并行/GPU、代码生成、硬件接口、数学/符号计算、行业专用工具等。每个工具箱都会显著扩展 MATLAB 的能力，但也会占用磁盘空间、可能需要额外许可或硬件支持。本文按类别把常见工具箱逐一详细说明 —— 含它们“做什么”、关键功能/Apps、典型
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