标签:马氏距离 int 方法 多项式拟合 cos polyval lock cli link
生成全排列:perms(1:5);
取整:floor(a);
生成随机矩阵:rand(x,y)%n+m;%生成x行,y列的矩阵大小为(m,n);
多项式求解:
假设多项式系数为:p=[1 15 -30 1 -8];
多项式的根:r=roots(p);
多项式的乘法:P=conv(p1,p2);
多项式的导数:k=polyder(p1);
k=polyder(p1,p2);%求p1,p2乘积的导数;
多项式的积分:p=polyint(p);
多项式拟合:
x=[1:10];
y=rands(1,10)*10;
p1=polyfit(x,y,6);%第3个系数表示拟合多项式的阶数,p1为多项式的参数;
y=polyval(p1,x);%y为自变量对应的应变量;
cftool
聚类分析:
调用格式:Y=pdist(X,’metric’)
说明:用 ‘metric’指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。
X:一个m×n的矩阵,它是由m个对象组成的数据集,每个对象的大小为n。
metric’取值如下:
‘euclidean’:欧氏距离(默认);
‘seuclidean’:标准化欧氏距离;
‘mahalanobis’:马氏距离;
‘cityblock’:布洛克距离;
‘minkowski’:明可夫斯基距离;
‘cosine’:
‘correlation’:
‘hamming’:
‘jaccard’:
‘chebychev’:Chebychev距离。
squareform函数
调用格式:Z=squareform(Y,..)
说明: 强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式,或从方阵形式转化为上三角形式。
linkage函数
调用格式:Z=linkage(Y,’method’)
说 明:用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/-wuyong/p/7203805.html