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利用MATLAB的距离判别法。

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简介：
通过运用MATLAB软件对数据进行处理，并应用数学建模中的距离判别算法，最终能够有效地达成预期的目标，即完成数据处理任务。

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  • MATLAB中的距离判别法
    优质
    本文章介绍了在MATLAB中实现距离判别法的方法和步骤，包括各类距离计算公式及其应用实例，帮助读者理解和运用这一统计分析技术。 使用MATLAB处理数据，实现数学建模中的距离判别法以达到数据处理的目的。
     
  • Matlab中的距离判别分析法
    优质
    简介：本文介绍了在Matlab环境下进行距离判别分析的方法和步骤，探讨了如何利用该方法解决分类问题，并提供了实例代码以供参考学习。 基于 MATLAB 的距离判别分析法代码，在协方差矩阵不同的情况下演绎二次模型。
     
  • MATLAB中的马氏距离判别法
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下实现马氏距离判别法的过程与应用，通过实例分析展示了该方法在模式识别和统计分类中的高效性和准确性。 用MATLAB实现的马氏距离判别法简单方便。
     
  • 距离判别的分类方法及其应用
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    本研究聚焦于距离判别法在各类数据集上的应用与优化，探讨其在模式识别和机器学习中的重要性，并通过实例展示该方法的有效性和广泛适用性。 研究心肌梗塞的危险因素，考察两组人群：G1是心肌梗塞患者组，G2为正常对照组。通过分析两个血液指标——X1（总胆固醇）和X2（高密度脂蛋白胆固醇），采用距离判别分类方法进行研究。
     
  • 判别分析（距离判别与贝叶斯判别）
    优质
    判别分析是一种统计方法，用于根据观测数据将对象分类到已知组别中。它包括基于距离和概率理论的两类主要方法：距离判别法和贝叶斯判别法。 在判别分析中，需要至少有一个已知类别的“训练样本”。利用这些数据可以建立一个判别准则，并使用预测变量来为未知类别进行分类。 Fisher 判别法是一种通过投影来进行的判别方法。考虑只涉及两个（预测）变量的问题，在这种情况下假定只有两类。每个观测值是二维空间中的一个点，其中一类包含38个点（用“o”表示），另一类有44个点（用“*”表示）。按照原始坐标轴很难区分这两种类型的样本。 因此，寻找一种投影方向使得这两组数据尽可能分开是非常重要的。在这种情况下，选择图中虚线所示的方向，并沿垂直于该直线的二维空间进行投影可以实现最佳分类效果。如果采用其他任何方向，则判别结果都不会比这一方法更好。 完成上述步骤后，在此基础上应用距离测量的方法以确定最终的判别准则。这种方法即为Fisher 判别法，其核心在于首先通过适当的投影来优化不同类别之间的可分性。
     
  • 马氏距离判别法在R语言中的应用
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    本文章介绍了如何使用R语言实现马氏距离判别法，并探讨了其在多元数据分析中的实际应用。 没啥好解释的，直接展示代码及运行结果： # 数据准备 x1 <- c(3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 2 ,2 ,2) x2 <- c(28,45,55 ,55 ,50 ,70 ,75 ,80 ,50 ,35 ,40 ,50 ,35 ,50 ，40，45，25，40， 50，70，70，45，25，25) x3 <- c(2, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3 ,1 ,2 ,2 ，2）
     
  • 利用离散Fréchet距离判断曲线相似性的算法（2009年）
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    本文提出了一种基于离散Fréchet距离的方法来衡量和判定两条曲线之间的相似性，为模式识别与形状匹配提供了有效工具。发表于2009年。 本段落提出了一种方法来提取离散曲线中的关键特征至高点与至低点，并利用离散Fréchet距离作为测度对其进行研究。基于此建立了判断离散曲线相似性的数学模型，在无需对曲线进行平移和伸缩变换的情况下，能够有效评估其之间的相似性。 由于该问题的求解属于NP困难问题范畴，为此我们设计了一种新的多项式时间算法来解决这一挑战。通过在线手写签名验证的应用实例对该模型进行了测试，并进一步使用随机生成的150个测试签名进行检验。实验结果显示，匹配成功率为91.33%，误纳率为6%，误拒率为2.67%。
     
  • 利用马氏距离法识别并剔除异常样本（MATLAB实现）
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    本研究采用马氏距离方法在MATLAB环境中开发算法，有效识别和剔除数据集中的异常值，提升数据分析准确性。 马氏距离法剔除异常数据的MATLAB代码可以用来有效地识别并移除数据集中的离群点。这种方法基于统计学原理，利用协方差矩阵计算样本间的距离，特别适用于多维空间中处理相关变量的数据集。通过编写相应的MATLAB脚本，用户能够自动化这一过程，并提高数据分析的准确性和效率。
     
  • 利用MATLAB进行最短距离聚类
    优质
    本研究运用MATLAB软件进行最短距离聚类分析，旨在通过优化算法实现数据点的有效分类，探索不同类别间的最小距离关系。 使用MATLAB进行最短距离聚类分析的示例数据和程序说明可以提供给需要了解该方法的人参考学习。这段文字介绍了如何通过具体的案例来展示在MATLAB中实现最短距离法来进行数据分析的具体步骤和技术细节，帮助用户更好地理解和应用这一技术。
     
  • 利用MATLAB实现狄克逊判别准则
    优质
    简介：本文介绍了如何使用MATLAB编程语言来实施狄克逊判别准则，提供了一种检测异常值的有效方法，并通过示例代码展示了其具体应用。 基于MATLAB的狄克逊判别准则可以用来判断和剔除粗大误差与异常值。