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MATLAB基础与数据挖掘建模

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MATLAB基础与数据挖掘建模

MATLAB是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高级计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式, 同时一年两个版本的更新使得MATLAB软件代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

一 主讲人介绍

王小川博士研究生,专注于神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域,国内最大的MATLAB论坛管理员,曾多次参与Mathworks公司培训活动,近年在北京、上海、武汉等地举办多次MATLAB培训研讨会,并且在人大经济论坛举办多期MATLAB专题培训,有丰富的MATAB实战技巧与培训经验,其微博上的发布的MATLAB数据挖掘公开课程总点击量超过50万。

哈尔滨医科大学卫生统计学硕士,同济大学经管学院博士研究生,承担了部分研究生MATLAB课程的教学任务,积累了丰富的教学经验,在硕士与博士期间,参与发表了SCI论文6篇,核心期刊论文5篇,获得同济大学奖学金,精通各类统计学软件,参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》一书,该书的升级版《MATLAB神经网络43个案例分析》已于近期出版,同时正在编写《MATLAB与数据挖掘》一书。

二 课程特色和教学内容 1 学员对象

本课程要求被培训人熟悉大学数学,有基本计算机操作经验。

本课程适合初级、中级级别的MATLAB应用人员参加,尤其适合于以下人群:

? ? ? ? ? 已经有其他语言编程基础,需要从零开始学习MATLAB软件的技术人员; 需要提升实战能力的数据分析专业人员;

在医疗卫生事业、市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要运用MATLAB软件的人士 ; 希望提升统计分析实战能力的数据分析人员;

数学、社会学、心理学、统计学等各相关专业需要使用MATLAB软件的本科/硕士/博士生;

2 课程目标

本课程定位为实战操作的培训课程,课程将以MATLAB R2013b版为工具,基于案例介绍

MATLAB软件操作实务,使学员能突破软件编程习惯的限制,聚焦MATLAB应用,从而更快地提高自身的实战能力。

三 课程大纲

所有关于MATLAB软件的讲解都是基于代码与案例的,采用边讲解边实践模式,欢迎学员事先提供自己在工作学习中遇到的MATLAB问题,课程中会选择有代表性的案例进行探讨。

详细课程大纲

Day 1 第一天 简介 MathWorks公司和MATLAB产品介绍 课程设置,教材介绍 课程大纲 MATLAB 用户界面 本章介绍MATLAB开发环境和用户界面的主要功能. 这些功能的具体应用会在后面的章节中进一步细化讲解. 从文件中读取数据 保存和加载变量 绘图 定制图形 计算统计量 导出图形 变量与表达式 本章介绍如何输入MATLAB?指令. 创建和读取变量中的数据 创建变量 获得帮助 读取和修改变量中的值 创建字符变量 向量的分析和显示 本章主要介绍如何对向量进行数学和统计分析,基本的绘图操作。将演示MATLAB? 的语法。 向量的计算 显示向量 基本的绘图选项 图形的标注 分析和显示矩阵 本章详细介绍矩阵。矩阵可以看作是向量的组合。将演示不同的MATLAB? 矩阵操作方法。 大小和维数 矩阵的计算 矩阵数据的统计 绘制多个列数据 矩阵的形变 多维矩阵 数据类型 本章介绍MATLAB的不同数据类型。MATLAB依据存贮内容和加载方法的差异而决定不同数据类型。本节着重介绍之前各章中没有讨论过的数据,如何创建一个新的变量,以及如何对一个变量进行数据读取。并介绍了不同数据类型间如何进行转换。 MATLAB?数据类型 创建与读取变量 整数 元胞 结构体 函数句柄 类型转换 编写脚本文件 随着计算任务的复杂化,输入一长串的指令变得不再现实。本章会介绍如何收集MATLAB? 指令来成生脚本文件,从而实现程序的多次运行。 建模实例 命令行历史 创建脚本文件 运行脚本 Cells Day 2 第二天 处理数据文件 本章将考虑从各种文件中读取数据到MATLAB? 中来进行处理,会重点介绍元胞数组。 读取数据 混合的数据类型 元胞数组 数字,字符串和日期 导出数据 多个向量绘图 本章从单个向量绘图扩展到多向量绘图,并且使用各种技术对图形进行修改。 (专题形式) 图形结构 多个图片,轴和曲线figures, axes, and plots 绘制方程 使用颜色 定制图形 逻辑和流程控制 本章介绍使用逻辑操作,变量和索引技术来创建更灵活的代码,进行决策和适应不同的情况。 逻辑操作和变量 逻辑索引 流程控制 循环 用户输入和输出 发布代码 矩阵和图像的显示 本章探讨如何使用MATLAB? 来现实图像和矩阵数据。将强调二者的区别。 索引图像和颜色图 曲面图 等高线图 真彩色图像 数据分析 本章介绍使用MATLAB?进行基本的数据分析。重点介绍数据拟和,求解线性方程组。 相关 拟合 回归模型(专题形式) Day 3第三天 编写函数 本章介绍如何把同类功能的模块编写成函数。理解MATLAB? 中的函数调用。 创建函数 调用函数 工作空间 子函数 路径和优先级 调试代码和提高效率 很少有程序在第一次写好后就可以正确执行. 跟踪所有潜在问题和未预料错误需要很多时间和精力. 本节讨论在MATLAB下如何程序调试,以及测试代码性能的技术. 在MATLAB编辑器下调试 使用断点 代码性能测试 并行运算 MATLAB并行运算开关 Parfor的使用 神经网络 MATLAB建立神经网络模型(专题形式) 回归神经网络 分类神经网络 聚类神经网络 MATLAB实战 分类问题解决 聚类问题解决 代码生成 结果展示与发布 CPU/GPU并行运算初步(专题形式)

MATLAB基础与数据挖掘建模

MATLAB基础与数据挖掘建模MATLAB是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高级计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非
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