fxalll的博客

文章目录关于多元回归分析应用范围举例结果分析例题Matlab代码关于多元回归分析应用范围举例结果分析例题Matlab代码在桌面创建txt文件并输入：1 135.0 13.70 12.68 80.32 0.16 16 102.5 17.48 15.13 73.35 0.192 130.0 18.09 17.51 83.65 0.26 17 100.0 15.73 14.41 68.75 0.133 137.5 13.43 21.73 76.18 0.19 18 97.

文章目录关于聚类分析例题Matlab代码意义应用关于聚类分析（树状图）（冰状图）例题Matlab代码X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];Y=pdist(X);SF=squareform(Y);Z=linkage(Y,'single');dendrogram(Z);%显示系统聚类树T=cluster(Z,'maxclust',3)意义1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质

文章目录关于主成分分析法实例Matlab代码（01）Matlab代码（02）关于主成分分析法实例求指标对应的系数：归一化原始数据：方法1:方法2:Matlab代码（01）%% 数据导入处理clcclear allA = xlsread('/Users/fxalll/Desktop/t.xlsx','B2:K11');%% 数据标准化处理a = size(A,1);b = size(A,2);for i = 1:b SA(:,i) = (A(:,i)

文章目录非线形规划例题非线形规划例题（lingo解法）非线形规划例题（Matlab解法）01规划模型定义及例题01规划模型例题（lingo解法）01规划模型例题（Matlab解法）非线形规划例题非线形规划例题（lingo解法）非线形规划例题（Matlab解法）首先建立脚本：function f = fun1(x)f = -98*x(1) - 277*x(2) + x(1)^2 + 0.3*x(1)*x(2) + 2*x(2)^2;end注意由于题目是max，需要改成标准形式。所有的

文章目录例子不同算法（lingo）不同算法（Matlab）例子我们由上可以得到线性规划式子：要如何解呢？不同算法（lingo）可以使用lingo软件：结果为14，x1为4，x2为2。然而，mac上没有lingo软件，用Matlab行不行？可以。不同算法（Matlab）翻阅资料，我找到了Matlab的写法。我们首先要了解线性规划问题的MATLAB标准型，为：我们可以使用[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub]解这类问题。x表示所解出的值

文章目录关于排队论排队系统的三要素排队系统机制排队论例子-01排队论例子-02排队论例子-03Matlab代码关于排队论排队系统的三要素一般而言，我们研究的模型中，顾客数量总是无限、逐个、随机、相互独立、平稳的。一般我们研究的是禁止退出和转移。什么意思呢？比如你去麦当劳排队，你看到旁边的人更少，你就会到那边的队伍去；又或者你等太久了决定不排了走了。这在我们的模型是不考虑的。排队系统机制评价排队系统的优劣是我们所关注的。逗留时间也是我们在模型中关注的变量。λ为单位时

文章目录关于种群竞争模型应用举例Matlab代码代码测试代码分析关于种群竞争模型应用举例Matlab代码function dx=fun(t,x,r1,r2,n1,n2,s1,s2)r1=1;r2=1;n1=100;n2=100;s1=0.5;s2=2;dx=[r1*x(1)*(1-x(1)/n1-s1*x(2)/n2);r2*x(2)*(1-s2*x(1)/n1-x(2)/n2)];以上保存为fun.m。（r1、r2为两个物种的自然增长率；n1、n2为两个物种的物种容量；

文章目录关于模拟退火模拟退火算法利用退火算法解决TSP问题（近似算法）Matlab代码代码测试关于模拟退火模拟退火算法利用退火算法解决TSP问题（近似算法）我们给出实际例子数据：问题算法较为复杂，我们直接给出Matlab代码与使用方法。Matlab代码接下来一共要保存5个文件（相当于该算法有四个函数，一个带有原始值的执行文件）function [ newpath , position ] = swap( oldpath , number )% 对 oldpath 进

文章目录一个简单的例子Floyd算法简介Matlab代码代码测试一个简单的例子首行首列的0为城市1到城市1的费用，首行第二列的50为城市1到城市2的费用。以此类推。Floyd算法简介原理我们在文章“数模04”已经阐述过类似的了，接下来我们直接摆出Matlab代码进行编程。Matlab代码function [D,path,min1,path1]=floyd(a,start,terminal)D=a;n=size(D,1);path=zeros(n,n);for i=1:n for j

文章目录一个简单的例子dijstra算法简介与例子计算带权邻接矩阵Matlab代码代码测试一个简单的例子假设每个数字代表的都是点与点之间的距离。我们从v1出发，v11为终点。要如何走才能使路程最短？dijstra算法简介与例子计算首先先写出各点距离v1的距离，然后走最短距离的那个点。第二步走到v4，得到v1到v3、v7的距离，比较后决定第二步走v2，得到v1到v3、v5的距离，找最短距离。第三步走到v5，得到v1到v3、v6、v8、v9的距离，找最短距离。第四步走到v8，得到v1到v

文章目录关于灰色预测模型累加生成GM(1,1)模型GM(1,1)模型的精度检验Matlab代码数据测试-01数据测试-02用途关于灰色预测模型累加生成在累加生成的基础上，我们建立了GM(1,1)模型。GM(1,1)模型这是我们在数学建模中比较常用的模型，比较简单，也比较好用。我们需要的主要是那个预测公式。（接下来是推导过程，程序中都已经写好了，不感兴趣的可以跳过）由此我们的预测值求解公式就推导出来了：GM(1,1)模型的精度检验接下来我们使用Matlab

文章目录：加权算术平均算子属性化的归一化处理多属性决策模型实例加权算术平均算子属性化的归一化处理多属性决策模型实例首先我们要判断u1～u5的属性值都对应着什么。一般而言，我们的属性值要么是效益型，要么是成本型。我们作出判断后，分别代入计算可得以下表。（如投资成本与环境污染程度为成本型、其余为效益型）（注意矩阵A不是计算得来的，是根据我们个人喜好创造出来的，计算权重需要使用Matlab）（代码在我的文章“数模01”）......

本文目录：一致矩阵法层次性检验（例子）Matlab代码测试结果分析====================================================一致矩阵法上方该表，按照图二的参考体系，C1与自己比较为1。c1和c2比较为1/2，这意味着c1为1，c2为2，即c2比c1更重要一些。以此类推。层次性检验（例子）上面的矩阵A是我们前文提到过的数据。下方的矩阵B1～5的数据都是自己创造的，不是计算得来的，这点要注意。同时线图B1～3和矩阵B1～5没有任何名字上的关系。