Advertisement

MATLAB成绩分析代码-PLMDCA: PLMDCA

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
PLMDCA是基于MATLAB的成绩数据分析工具，通过创新算法提供课程成绩的深度洞察，帮助教育者优化教学策略。 该存储库包含用于plmDCA的MATLAB代码（以及随附的用C语言编写的例程）。 plmDCA将多序列比对作为输入，并返回各列之间成对相互作用得分。 此方法的具体描述如下： 1. M.Ekeberg, C.Lövkvist, Y.Lan, M.Weigt, E.Aurell，《改善蛋白质中的接触预测：使用拟似然性推断Potts模型》，Phys.Rev.E，87（2013）012707。 2. M.Ekeberg, T.Hartonen, E.Aurell，《快速伪似然最大化用于直接分析许多同源氨基酸序列的蛋白质结构》，J.Comput.Phys., 276 (2014) 341-356。 如果您使用plmDCA（无论是原样还是修改过的版本）进行自己的研究，请引用上述论文。 有关版权条件和如何使用代码的信息，请参阅相关文件。 目前，有两个版本的plmDCA：一个是原始的“对称”版本，另一个是新的“非对称”版本。 后者速度更快，并且产生的输出与原版几乎一致。 因此我们建议当前使用的是不对称变体。 关键词：p

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB成绩分析代码-PLMDCA: PLMDCA
    优质
    PLMDCA是基于MATLAB的成绩数据分析工具，通过创新算法提供课程成绩的深度洞察，帮助教育者优化教学策略。 该存储库包含用于plmDCA的MATLAB代码（以及随附的用C语言编写的例程）。 plmDCA将多序列比对作为输入，并返回各列之间成对相互作用得分。 此方法的具体描述如下： 1. M.Ekeberg, C.Lövkvist, Y.Lan, M.Weigt, E.Aurell，《改善蛋白质中的接触预测：使用拟似然性推断Potts模型》，Phys.Rev.E，87（2013）012707。 2. M.Ekeberg, T.Hartonen, E.Aurell，《快速伪似然最大化用于直接分析许多同源氨基酸序列的蛋白质结构》，J.Comput.Phys., 276 (2014) 341-356。 如果您使用plmDCA（无论是原样还是修改过的版本）进行自己的研究，请引用上述论文。 有关版权条件和如何使用代码的信息，请参阅相关文件。 目前，有两个版本的plmDCA：一个是原始的“对称”版本，另一个是新的“非对称”版本。 后者速度更快，并且产生的输出与原版几乎一致。 因此我们建议当前使用的是不对称变体。 关键词：p
     
  • MATLAB成绩分析代码-PHESANT-MR-pheWAS-BMI: Phesant-MR-pheWAS-BMI
    优质
    本项目使用MATLAB编写，旨在通过Phesant-MR-pheWAS框架进行BMI相关表型的两样本孟德尔随机化分析和成绩评估。代码集成了数据处理、统计分析等功能模块。 在MATLAB中分析成绩代码并使用PHESANT进行BMI的MR-pheWAS研究，参考文献如下：Millard, LAC等人通过孟德尔随机化方法（bioRxiv, 2017）在超过30万个体的研究中寻找BMI的因果关系。环境细节包括使用的语言版本为R-3.3.1、ATLAS和Statav14以及Matlab-r2015a，软件包使用v0.15版本。 该代码执行过程中需要设置一些环境变量，这些变量分为两类：永久性设置（适用于多个项目）与临时性设置（仅针对当前项目）。为了设定结果目录及项目数据目录的临时值，我采用了以下命令： ``` export RES_DIR=${HOME}/2016-biobank-mr-phewas-bmi/results/sample500k export PROJECT_DATA=${HOME}/2016-biobank-mr-phewas-bmi/data/sample500 ``` 为了使IEU共享UKB数据目录和PHESANT代码目录的永久性设置生效，将上述命令加入到~/.bash_profile文件中。
     
  • 主成分分析 MATLAB 代码.zip
    优质
    本资源提供了一个全面的MATLAB实现方案，用于执行主成分分析（PCA），适用于数据分析和机器学习任务。包含详细的注释和示例数据，帮助用户快速上手并理解原理。 对统计数据进行主成分分析的软件有很多种，在这里以MATLAB软件为例介绍如何实现这一方法，并提供相应的代码。
     
  • 成绩数据分析，MATLAB来帮忙!
    优质
    本课程旨在教授如何利用MATLAB这一强大的工具进行数据处理与分析，帮助学生掌握成绩数据的统计、可视化及评估方法。通过实例解析和实践操作，使学习者能够运用MATLAB高效地完成成绩数据分析任务。 学生成绩分析可以用MATLAB进行。通过使用MATLAB工具，可以有效地对学生的成绩数据进行统计、可视化以及深入的分析研究。这有助于教师更好地理解学生的学习情况，并据此制定相应的教学策略以提高教学质量。
     
  • 学生成绩分析_MFC成绩管理系统_学生成绩管理与分析
    优质
    本系统为学生提供全面的成绩管理和深入的数据分析功能。利用MFC技术开发，帮助用户轻松查看、统计及评估个人或班级的学习成效，优化学习计划。 对学生的成绩进行管理分析，可以使用MFC编辑对话框来实现。
     
  • PCA主成分分析的Matlab代码
    优质
    本段落提供了一套详细的MATLAB代码实现PCA（Principal Component Analysis）算法，适用于数据降维与特征提取。 PCA主成分分析代码可用于特征降维，在人脸识别、遥感图像应用等领域有着成功的应用。
     
  • 成绩问题分析
    优质
    《成绩问题分析》是一篇探讨学生学习成绩波动原因及解决方案的文章。通过对学习习惯、时间管理等多方面因素进行剖析，旨在帮助学生和家长找到提升学业表现的有效途径。 1. 通过键盘输入各学生的多门课程的成绩，并将这些成绩存储在文件input.dat中。 2. 对于文件input.dat中的数据进行处理，需要实现以下功能： (1) 按照每门课程的分数排序并生成相应的输出文件； (2) 计算每个学生的所有科目的平均分，并根据平均分对所有学生进行排名，同时将结果写入新的文件中； (3) 统计各科目成绩的总体情况：包括计算每门课的成绩均值、最高分数、最低分数以及不及格人数（即低于60分的人数）、及格但未达到良好标准的人数（即60-69分之间）和优秀以上等级的学生数量； (4) 根据学生姓名或学号查询特定学生的各门课成绩，即使存在重名也能正确处理。
     
  • Python代码-自动分析Excel成绩数据并生成图表
    优质
    本工具利用Python编写，能够自动化读取和解析Excel中的学生成绩数据，并自动生成直观的成绩分布图表，便于教育工作者快速了解学生的学习情况。 Python是一种强大的编程语言，在数据处理和分析方面表现出色。在这个案例中，我们将使用Python来自动分析Excel表格中的成绩数据并生成图表。这通常包括读取Excel文件、处理数据、绘制图表以及可能的数据清洗和计算统计量。 首先，我们需要利用Python的pandas库来读取Excel文件。Pandas提供了DataFrame数据结构，使得处理表格数据变得非常方便。例如，我们可以使用`pd.read_excel()`函数加载Excel文件： ```python import pandas as pd data = pd.read_excel(成绩分析.xlsx) ``` 接下来假设成绩数据存储在名为“期末”的列中，我们可以通过以下方式对该列进行统计分析：计算平均分、最高分、最低分和标准差等信息。 ```python average_score = data[期末].mean() max_score = data[期末].max() min_score = data[期末].min() std_deviation = data[期末].std() print(f平均分: {average_score}) print(f最高分: {max_score}) print(f最低分: {min_score}) print(f标准差: {std_deviation}) ``` 为了生成图表，我们可以使用Python的matplotlib库。它可以创建各种静态、动态和交互式图表。例如，如果我们要绘制成绩分布的直方图，则可以这样做： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(data[期末], bins=10, edgecolor=black) plt.xlabel(成绩) plt.ylabel(人数) plt.title(成绩分布) plt.show() ``` 对于更复杂的图表，如箱线图用于显示成绩的四分位数，则可以使用`plt.boxplot()`函数： ```python plt.boxplot(data[期末]) plt.ylabel(成绩) plt.title(成绩箱线图) plt.show() ``` 另外，还可以利用seaborn库来生成美观且功能强大的图表。Seaborn是基于matplotlib的高级接口。 ```python import seaborn as sns sns.boxplot(x=期末, data=data) plt.title(使用seaborn的箱线图) plt.show() ``` 通过这些方法，我们可以对Excel中的成绩数据进行深入分析，并不仅仅限于计算基本统计量，还可以通过可视化的方式展示数据分布和异常值。Python的强大之处在于其丰富的库和工具使得数据分析变得简单易行。在这个过程中，掌握pandas的数据操作、matplotlib以及seaborn的绘图功能至关重要。
     
  • MATLAB中的主成分分析源代码
    优质
    本段落提供了一个在MATLAB环境下实现主成分分析（PCA）的源代码示例。通过该代码，用户能够对数据集进行降维处理和特征提取，适用于数据分析与机器学习领域。 用MATLAB实现的主成分分析法，有数据可以直接运行。
     
  • MATLAB中的主成分分析法代码
    优质
    本段落提供了一段用于执行主成分分析（PCA）的MATLAB代码示例。此代码帮助用户理解和应用PCA技术进行数据降维与特征提取，适用于数据分析和机器学习项目。 关于主成分分析的文章涵盖了数据源以及详细的代码说明。使用的是MATLAB编程语言，并且代码解释非常详尽，使得结果易于理解。