随笔分类 - 数学建模
摘要:1、基础 2、矩阵工厂 3、工厂合并 data: a=60,55,51,43,41,52; d=35,37,22,32,41,32,43,38; c=6,2,6,7,4,2,5,8 4,9,5,3,8,5,8,2 5,2,1,9,7,4,3,3 7,6,7,3,9,2,7,1 2,3,9,5,7,2
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摘要:1、k-means聚类 在论文中可以画流程图来降重(文字算法描述容易重复且太冗长) 2、k-means++算法 3、系统聚类 4、系统聚类-spss软件操作 5、DBSCAN算法
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摘要:1、逻辑回归 2、预测结果比较差怎么办 3、Fisher线性判别 4、多分类问题
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摘要:1、图的基本概念 2、迪杰斯特拉算法 3、贝尔曼-福特算法 4、matlab求解
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摘要:1、皮尔逊相关系数 2、描述性统计 3.计算相关系数 4.假设检验 4.如何检验数据是否正态分布 5.斯皮尔曼相关系数 6.比较
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摘要:1、sum函数 %% sum函数 % (1)如果是向量(无论是行向量还是列向量),都是直接求和 E = [1,2,3] sum(E) E = [1;2;3] sum(E) % (2)如果是矩阵,则需要根据行和列的方向作区分 clc E = [1,2;3,4;5,6] % a=sum(x); %按列求
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摘要:1、模型介绍 2、例子 3、总结 3.1第一:将原始矩阵正向化 3.2第二:正向化矩阵标准化 3.3归一化
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摘要:1、用途 解决评价类问题(如,选择哪种方案更好、哪个员工更优秀) 评价类问题用打分解决 2、例子1:小明是选择华科还是武大 3、例子2:小明去哪里旅游? 3.1如何选择评价指标 如果没有找到相关的文献,就小组成员自己想或者在各大平台进行搜索 3.2如何进行权重的填写 用分而治之的思想!如果一次比较5
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