Linkage: Agglomerative hierarchical cluster tree(凝聚成层次聚类树) 语法: 解释: Z=linkage(x),返回Z,是一个X矩阵中行的分层聚类树(用最短距离算法生成具有层次结构的聚类树).输入的X为pdist函数输出的距离向量矩阵(pdist函数参考上篇文章) Z=linkage(x,method),使用指定的method创建树 Z=linkage(x,method,metric)利用度量来计算 Z=linkage(x,method,pdist

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

zeros函数——生成零矩阵 ones函数——生成全1阵 [zeros的使用方法] B=zeros(n):生成n×n全零阵. B=zeros(m,n):生成m×n全零阵. B=zeros([m n]):生成m×n全零阵. B=zeros(d1,d2,d3……):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros([d1 d2 d3……]):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros(size(A)):生成与矩阵A相同大小的全零阵. [ones的使用方法] ones的使用方法与

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.

randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)

B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行或列向量或一标量(1*1)值,则B=A. 加入A 为1*n*n的张量,进行squeeze运算后,返回B 为 n*n的张量.

a=sum(A)  %列求和 b=sum(A,2) %行求和 c=sum(A(:)) %矩阵求和 假定A为一个矩阵: sum(A)以矩阵A的每一列为对象,对一列内的数字求和. sum(A,2)以矩阵A的每一行为对象,对一行内的数字求和. a(:,1)是求矩阵的第一列 a(1,:)是求矩阵的第一行,以此类推.通过下面的例子,可以明白: >> a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] a = 1     2     3 4     5     6 7     8     9 >>

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

向量 Matlab 中最基本的对象是矩阵,向量是特殊的矩阵.行向量是\(1\times n\)矩阵,列向量是\(m\times 1\)矩阵.输入如下行向量: >> v=[0 1 2 3] 回车,Matlab 将输出此行向量: v = 0 1 2 3 输入如下列向量: >> u = [9; 10; 11; 12; 13] 按如下方式访问向量的元素: >> u(2) 按如下方式改变元素的值: >> u(2)=47 按如下方式提取多个连续向量: >>

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--找出Matlab内置函数 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个

[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数   Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个简单的

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

1 算术运算符 Matlab中的算术运算符按优先级由高到低为: (1) ^           幂 (2) *            乘      /            右除(正常除)      \            左除 (3) +            加        -            减 其中,乘法和除法处于同一个优先级,加法和减法处于同一个优先级. 这些运算符即可用于标量也可用于矩阵运算. 一个特殊的矩阵运算是转置,其运算符为’,例如A的转置为A’,示例如下: 2 数学

Matlab中的内建函数 Matlab自定义函数 用function构造函数 用inline构造函数 用syms构造符号函数 多项式相关函数 polyvalx convx 向量和矩阵运算函数 向量运算中的常用函数 矩阵的基本运算 矩阵元素提取 特殊矩阵的创建函数 构造矩阵 矩阵运算矩阵操作函数 Matlab中的内建函数 matlab提供了许多内建的数学函数,如三角函数.对数函数等,可以方便用户直接调用进行计算.调用的格式为: r=MathFun(x) 其中r为函数计算结果,MathFun为函数名

多项式及其函数 多项式及其函数 Matlab用一维向量表示多项式 例:创建一个通用的一维向量转化为字符串格式的表达式 function s = pprintf(p) %pprintf 该函数可将一维向量转变为字符串格式的数学表达式 % p:输入参数,格式为一维向量 % s:输出参数,格式为字符串 %输入参数过多时的判断 error("Too much input arguements"); end )==) %输入向量的元素全为0 p()=[]; end L=length(p); %计

目前已知matlab的聚类方法有三种: 一.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: 二.层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: (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. 三.划分聚类,包括K均值聚类和K

Matlab聚类分析[转] Matlab提供系列函数用于聚类分析,归纳起来具体方法有如下: 方法一:直接聚类,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,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制. 方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理:(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

说明:如果是要用matlab做kmeans聚类分析,直接使用函数kmeans即可.使用方法:kmeans(输入矩阵,分类个数k). 转载一: MATLAB提供了两种方法进行聚类分析: 1.利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法: 2.分步聚类:( 1)用 pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性:( 2)用 linkage函数定义变量之间的连接:(