Matlab提供了两种方法进行聚类分析。
一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；
另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（4）用cluster函数创建聚类...
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2015-01-20 12:04:46
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σ代数
令X是一个样本空间(sample space)Ω的所有子集(subsets)的集合的一个子集，那么集合X被称为σ代数（σ-algebra）又叫σ域（σ-field）。
它有以下几个性质：
（1）Φ∈X；(Φ为空集)
（2）若A∈X，则A的补集A^c∈X；
（3）若Ai∈X（i=1,2,…）则∪Ai∈X；
可测空间
Ω是任意集合，而X是把Ω中的极端情况去...
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2015-01-20 12:04:24
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老男孩教育第三关课后实战考试题练习：请统计老男孩老师的博客http://oldboy.blog.51cto.com/博客每小时所有用户访问的pv数量（统计样本5个小时以上）。要求：老男孩20-21期的学生必答题，其他期可眩也欢迎linux初学网友们参与解答，高手请绕过。考试题提示：1、没思路的，可以..
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2015-01-20 10:36:15
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乳腺癌分类器及数据样本验证ByTobyQQ：231469242欢迎爱好者交流，并改进代码数据下载地址ucimachinelearing/breastcancer词汇：Malignancy恶性biopsy活组织检查benign良性的diagnosis诊断periodicexamination定期检查C...
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2015-01-19 22:16:09
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有时，测量位置的值会包含一种方向影响，这种方向影响可以通过统计方式进行量化但可能无法通过已知的可识别过程予以说明。此方向影响称为各向异性。各向异性用于分析样本是否在不同方向上呈现出不同的范围。...
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2015-01-19 14:35:19
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交叉验证是一种模型选择方法，其将样本的一部分用于训练，另一部分用于验证。因此不仅考虑了训练误差，同时也考虑了泛化误差。从这里可以看出机器学习、数据挖掘与传统统计学的一个重要差别：传统统计学更注重理论，追求理论的完整性和模型的精确性，在对样本建立某个特定模型后，用理论去对模型进行各种验证；而机器学习/数据挖掘则注重经验，如交叉验证，就是通过不同模型在同一样本上的误差表现好坏，来选择适合这一样本的模型，而不去纠结理论上是否严谨。...
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2015-01-19 11:02:31
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已经介绍了统计参数的举估计，下面介绍另外一种估计，并且比较这两者。
对于一组样本，它们无条件是独立的。那么考虑到联合分布函数与边缘分布函数的关系，利用乘法原理，我们发现，样本的联合分布函数是：
（离散）
（连续）
又发现，它们是与总体同分布的：，那么连续的情况还可以写作：
现如今上面的式子中存在未知的参数，。把 L 换做以众多未知参数为元，就得到了：
...
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2015-01-18 13:13:01
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所谓统计量，就是指没有未知参数的样本的函数。
常见的统计量有：
样本均值：
样本方差：
一般认为 S > 0，称作是样本的标准差。
应当区别样本均值与变量的均值，样本的方差与变量的方差。
样本具有一天然的性质，他们与总体都是同分布的。我们统一设总体的均值是
，方差是 。
值得一说的是，样本方差求和部分的 n 个值并不是完全相互...
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2015-01-18 13:12:51
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协方差的定义对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就能够计算出来了，但真给你一个详细数值的分布，要计算协方差矩阵，依据这个公式来计算，还真不easy反应过来。网上值得參考的资料也不多，这里用一个样例说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每一个样本可能出现的数。...
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2015-01-18 13:09:54
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这个是我们学习OC过程中出现的各种奇怪ERROR，具体ERROR分类还没想好，先做成合集吧。当然 我会尽量回忆学习C时出现的ERROR，也做一个合集。第一个ERRORform：旗木*卡卡西require:定义?个block,返回值为NSInteger,有两个参数,?个是 NSArray,?个是NSS...
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2015-01-17 12:30:58
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