实验六MATLAB数据可视化
一、实验目的
掌握MATLAB二维、三维图形绘制，掌握图形属性的设置和图形修饰；掌握图像文件的读取和显示。
二、实验内容
(1) 二维图形绘制。
(2) 三维曲线和三维曲面绘制。
(3) 图像文件的读取和显示。
三、实验步骤
1. 二维图形绘制
(1)二维图形绘制主要使用函数plot.
>> clear all
>> x=linspace(0,2*pi,100);
>> y1=sin(x);
>> plot(x,y1)
>> hold on
>> y2=cos(x)
>> plot(x,y2)
(2)函数plot的参数也可以是矩阵。
>> clear all
>> x=linspace(0,2*pi,100);
>> y1=sin(x);
>> y2=cos(x);
>> A=[y1 ; y2]'; >> B=[x ; x]'
>> plot(B,A)
B =
0 0
0.0635 0.0635
0.1269 0.1269
0.1904 0.1904
0.2539 0.2539
0.3173 0.3173
0.3808 0.3808
0.4443 0.4443
0.5077
0.5077
0.5712
0.5712
0.6347
0.6347
0.6981
0.6981
0.7616
0.7616
0.8251
0.8251
0.8885
0.8885
0.9520
0.9520
1.0155
1.0155
1.0789
1.0789
1.1424
1.1424
1.2059
1.2059
1.2693
1.2693
1.3328 1.3328
1.3963 1.3963
1.4597 1.4597
1.5232 1.5232
1.5867 1.5867
1.6501 1.6501
1.7136 1.7136
1.7771 1.7771
1.8405 1.8405
1.9040 1.9040
1.9675 1.9675
2.0309
2.0309
2.0944
2.0944
2.1579
2.1579
2.2213
2.2213
2.2848
2.2848
2.3483
2.3483
2.4117
2.4117
2.4752
2.4752
2.5387
2.5387
2.6021
2.6021
2.6656
2.6656
2.7291
2.7291
2.7925
2.7925
2.8560
2.8560
2.9195
2.9195
2.9829
2.9829
3.0464
3.0464
3.1099
3.1099
3.1733
3.1733
3.2368
3.2368
3.3003
3.3003
3.3637
3.3637
3.4272 3.4272
3.4907 3.4907
3.5541 3.5541
3.6176 3.6176
3.6811 3.6811
3.7445 3.7445
3.8080 3.8080
3.8715 3.8715
3.9349 3.9349
3.9984
3.9984
4.0619 4.0619
4.1253
4.1253
4.1888
4.1888
4.2523
4.2523
4.3157
4.3157
4.3792
4.3792
4.4427
4.4427
4.5061
4.5061
4.5696
4.5696
4.6331
4.6331
4.6965
4.6965
4.7600
4.7600
4.8235
4.8235
4.8869
4.8869
4.9504
4.9504
5.0139
5.0139
5.0773
5.0773
5.1408
5.1408
5.2043
5.2043
5.2677
5.2677
5.3312
5.3312
5.3947
5.3947
5.4581
5.4581
5.5216 5.5216
5.5851 5.5851
5.6485 5.6485
5.7120 5.7120
5.7755
5.7755
5.8389
5.8389
5.9024
5.9024
5.9659
5.9659
6.0293
6.0293
6.0928
6.0928
6.1563
6.1563
6.2197
6.2197
6.2832
6.2832
(3) 选用绘图线性和颜色
>> clear all
>> polt(x,y1,'g+',x,y2,'r:') >> grid on
(4) 添加文字标注
>> title('正弦曲线和余弦曲线') >> ylabel('幅度')
>> xlabel('时间')
>> legend('sin(x)','cos(x)') >> gtext('\leftarrowsinx') (5) 修改坐标范围。
>> axis equal
>> axis normal
>> axis ([0 pi 0 1.5]) (6) 子图和特殊图形绘制。
>> subplot(2,2,1)
>> t1=0:0.1:3;
>> y1=exp(-t1);
>> bar(t1,y1);
>> subplot(2,2,2)
>> t2=0:0.2:2*pi;
>> y2=sin(t2);
>> stem(t2,y2);
>> subplot(2,2,3) >> t3=0:0.1:3;
>> y3=t3.^2+1;
>> stairs(t3,y3);
>> subplot(2,2,4) >> t4=0:0.1:2*pi;
>> y4=abs(cos(2*t4)); >> polar(t4,y4);
2. 三维曲线和三维曲面绘制
(1) 三维曲线绘制使用polt3函数。绘制一条空间螺旋线
>> z=0:0.1:6*pi;
>> x=cos(z);
>> y=sin(z);
>> plot3(x,y,z);
练习：利用子图函数，绘制以上的空间螺旋线的俯视图、左视图和前视图。
(2) 三维曲面图的绘制：MATLAB绘制网线图和网面图的函数分别是mech( )和surf( ),其具体操作步骤是：
①用函数meshgrid( )生成平面网格点矩阵[X,Y];
②由[X,Y]计算函数数值矩阵Z；
③用mesh( )绘制网线图，用surf( )绘制网面图。
绘制椭圆抛物面：
>> clear all,close all;
>> x=-4:0.2:4;
>> y=x;
>> [X,Y]=meshgrid(x,y);
>> Z=X.^2/9+Y.^2/9;
>> mesh(X,Y,Z);
>> title('椭圆抛物面网线图')
>> figure(2)
>> surf(X,Y,Z);
> title('椭圆抛物面网面图')
绘制阔边帽面
>> clear all,close all;
>> x=-7.5:0.5:7.5;
>> y=x;
>> [X,Y]=meshgrid(x,y);
>> R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;
>> Z=sin(R)./R;
>> mesh(X,Y,Z);
>> title('阔边帽面网线图')
>> figure(2)
>> surf(X,Y,Z);
>> title('阔边帽面网面图') 3. .图像文件的读取和显示。
>> x=imread('cameraman.tif') >> imshow(x)
>> y=255-double(x);
>> y=uint8(y);
>> figure
>> imshow(y)
>> imwrite(y,'reverse.tif')
Matlab上机实验答案 实验一 MATLAB运算基础 1. 先求下列表达式的值，然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。 >> z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2)) z1 = >> x=[2 1+2i; 5]; >> z2=1/2*log(x+sqrt(1+x^2)) z2 = - + + -
>> a=::; >> z3=(exp.*a)-exp.*a))./2.*sin(a++log(+a)./2) (>> z33=(exp*a)-exp*a))/2.*sin(a++log(+a)/2)可以验证z3==z33，是否都为1） z3 = Columns 1 through 5 + + + + + Columns 6 through 10 + + + + + Columns 11 through 15 + + + + + Columns 16 through 20 + + + + +
Columns 21 through 25 + + + + + Columns 26 through 30 + + + + + Columns 31 through 35 + + + + + Columns 36 through 40 + + + + + Columns 41 through 45 + + + + + Columns 46 through 50
+ + + + + Columns 51 through 55 + + + + + Columns 56 through 60 + + + + + Column 61 + (4) 2 2 4 2 01 112 2123 t t z t t t t t ?≤< ? =-≤< ? ?-+≤< ? ，其中t=0:: >> t=0::; >> z4=(t>=0&t<1).*(t.^2)+(t>=1&t<2).*(t.^2-1)+(t>=2&t<3).*(t.^ 2-2.*t+1) z4 =
《数据可视化技术》实验教学大纲 英文名称: Data Visualization Technology 课程编码：C014527 学时：课程总学时48学时，实验总学时16学时。 是否独立设课：非独立设课 先修课程：计算机科学导论、Python程序设计等 适用专业：数据科学与大数据技术 开课单位：计算机工程学院 撰写人： 审核人：×××（宋体常规五号） 制定（或修订）时间：2019年08月 一、本实验课程的性质、特点和发展现状 数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课程，是大数据项目处理流程中最后的一个环节。通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。 二、本实验课程的目的、任务和主要内容 数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。 三、教学方法和手段 以课堂教学为主，结合多媒体教学手段。多媒体教学手段改变了纸质媒介、板书教学的传统模式，将影像、文字和声音等多种教学载体有效结合起来，可以活跃课堂气氛，改善教学效果。把实验教学放在首要地位，让实践教学贯穿于整个课程教学的始终，并结合实际项目案例深化学生对书本知识的理解和认识，提高了学生的应用能力。 四、考核方式与成绩评定 学生必须按照实验要求完成实验任务并撰写实验报告，实验报告成绩为最终实验成绩，并且采用百分制记分。 五、实验学时分配
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
MATLAB全部实验及答案 实验一、MATLAB基本操作 实验内容及步骤 4、有关向量、矩阵或数组的一些运算 （1）设A=15；B=20；求C=A+B与c=a+b？ （2）设A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]；求A*B与 A.*B？ A*B就是线代里面的矩阵相乘 A.*B是对应位置的元素相乘（3）设a=10，b=20；求i=a/b=0.5与j=a\b=2？ （4）设a=[1 -2 3;4 5 -4;5 -6 7] 请设计出程序，分别找出小于0的矩阵元素及其位置（单下标、全 下标的形式），并将其单下标转换成全下标。 clear,clc a=[1 -2 3;4 5 -4;5 -6 7]; [x,y]=find(a<0); c=[]; for i=1:length(x) c(i,1)=a(x(i),y(i)); c(i,2)=x(i); c(i,3)=y(i); c(i,4)=(y(i)-1)*size(a,2)+x(i); end c
（5）在MATLAB命令行窗口运行A=[1,2;3,4]+i*[5,6;7,8]；看结果如何？如果改成运行A=[1,2;3,4]+i[5,6;7,8]，结果又如何？前面那 个是虚数矩阵，后面那个出错 （6）请写出完成下列计算的指令： a=[1 2 3;3 4 2;5 2 3]，求a^2=？,a.^2=？ a^2= 22 16 16 25 26 23 26 24 28 a.^2= 1 4 9 9 16 4 25 4 9 （7）有一段指令如下，请思考并说明运行结果及其原因 clear X=[1 2;8 9;3 6]; X( : ) 转化为列向量 （8）使用三元组方法，创建下列稀疏矩阵 2 0 8 0 0 0 0 1 0 4 0 0 6 0 0 0 方法一： clear,clc
实验五分支结构程序设计 实验内容 （1）从键盘输入一个数，将它反向输出，例如输入693，输出为396 >> clear >> format long g s=input('s=') n=fix(log10(s)); A=0; for i=1:n a=fix(s/10^n); x=fix(mod(s,10^i)/10.^(i-1)); A=A+x*10^(n+1-i); end A+a s=693 s = 693 ans = 396 （2）输入一个百分制成绩，要求输出成绩等级A，B，C，D，E其中90-100位A，80-89为B，70-79为C，60-69为D，60以下为E 1）分别用if语句和switch语句实现 2）输入百分制成绩后要判断成绩的合理性，对不合理的成绩应输出出错信息 If语句 >> a=input('输入成绩') if a>=90&a<=100 disp('A 成绩合理'); elseif a>=80&a<90 disp('B 成绩合理'); elseif a>=70&a<80 disp('C 成绩合理');
elseif a>=60&a<70 disp('D 成绩合理'); elseif a<60 disp('E 成绩合理'); else disp('成绩错误') end 输入成绩98 a = 98 A 成绩合理 >> a=input('输入成绩') if a>=90&a<=100 disp('A 成绩合理'); elseif a>=80&a<90 disp('B 成绩合理'); elseif a>=70&a<80 disp('C 成绩合理'); elseif a>=60&a<70 disp('D 成绩合理'); elseif a<60 disp('E 成绩合理'); else disp('成绩错误') end 输入成绩148 a = 148 成绩错误 switch语句 >> a=input('输入成绩') switch a; case num2cell(0:59) disp('E 成绩合理'); case num2cell(60:69) disp('D 成绩合理'); case num2cell(70:79) disp('C 成绩合理'); case num2cell(80:89) disp('B 成绩合理'); case num2cell(90:100) disp('A 成绩合理'); otherwise disp('成绩错误'); end
数据可视化技术》实验教学大纲 英文名称: Data Visualization Technology 课程编码：C014527 学时：课程总学时48 学时，实验总学时16 学时。 是否独立设课：非独立设课 先修课程：计算机科学导论、Python 程序设计等 适用专业：数据科学与大数据技术 开课单位：计算机工程学院 撰写人： 审核人：xxx（宋体常规五号） 制定（或修订）时间：2019 年08 月 一、本实验课程的性质、特点和发展现状数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课程，是大数据项目处理流程中最后的一个环节。通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。 二、本实验课程的目的、任务和主要内容数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。 三、教学方法和手段 以课堂教学为主，结合多媒体教学手段。多媒体教学手段改变了纸质媒介、板书教学的传统模式，将影像、文字和声音等多种教学载体有效结合起来，可以活跃课堂气氛，改善教学效果。把实验教学放在首要地位，让实践教学贯穿于整个课程教学的始终，并结合实际项目案例深化学生对书本知识的理解和认识，提高了学生的应用能力。 四、考核方式与成绩评定 学生必须按照实验要求完成实验任务并撰写实验报告，实验报告成绩为最终实验成绩，并且采用百分制记分。 五、实验学时分配
一、实验目的与要求 1、对数字地图制图有初步的认识 2、掌握了解符号化、注记标注、格网绘制以及地图整饰的意义 3、掌握MAPGIS工程文件、点、线、面文件创建及保存方法 4、掌握基本的符号化方法、自动标注操作以及相关地图的整饰和数据的操作 通过综合实验，加深理解地理信息系统基本理论、核心技术，掌握GIS 图形输入、编辑、数据库建立、空间分析、地学分析、统计分析、专题图制作、制图输出等基本应用技能，结合环规专业进行开发区建设规划，为GIS 在资源环境与城乡规划管理中应用打下基础。 二、实验准备 阅读PPT严格按照下面的符号特征要求来做: 1 数据符号化显示 A.地图中共有6个区，将这6个区按照ID字段来用分类色彩表示； B.将道路按class字段分类：分为1～4级道路，并采用不同的颜色表示； C.地铁线符号Color：深蓝色，Width：1.0； D.区县界线Color：橘黄色，Width：1.0 ； E.区县政府Color：红色，Size：10，样式：Star3; F.市政府符号在区县政府基础上改为大小18 2注记标记 A.对地图中6个区的Name字段使用自动标注，标注统一使用Country2 样式，大小：16； B.手动标注黄浦江（双线河），使用宋体、斜体、16号字，字体方向为纵 向，使用曲线注记； C.地铁线使用自动标注，采用Country3样式； D.道路中，对道路的Class字段为GL03的道路进行标注，字体：宋体， 大小：10； E.区县政府使用自动标注，字体:宋体，大小:10； F.市政府使用自动标注，字体:楷体，大小:14
3绘制格网 采用索引参考格网，使用默认设置。 4 添加图幅整饰要素 A.添加图例，包括所有字段； B.添加指北针，选择ESRI North 3样式； C.添加比例尺，选择Alternating Scale Bar 1样式 三、实验内容与主要过程 制作上海市行政区划图 （一）数据符号化 首先我们打开ArcMap，点击Add Data添加各数据，选取数据层所在位置，添加各图层。 在区县界面图层上右键打开Properties对话框，在Value Field中选择字段Name，单击Add All Values按钮，将6个区的名称都添加进来，并选择合适的配色，单击确定按钮完成符号化设置
实验一Matlab使用方法和程序设计 一、实验目的 1、掌握Matlab软件使用的基本方法； 2、熟悉Matlab的数据表示、基本运算和程序控制语句 3、熟悉Matlab绘图命令及基本绘图控制 4、熟悉Matlab程序设计的基本方法 二、实验内容： 1、帮助命令 使用help命令，查找sqrt（开方）函数的使用方法； 解：sqrt Square root Syntax B = sqrt(X) Description B = sqrt(X) returns the square root of each element of the array X. For the elements of X that are negative or complex, sqrt(X) produces complex results. Remarks See sqrtm for the matrix square root. Examples sqrt((-2:2)') ans = 0 + 1.4142i 0 + 1.0000i
1.0000 1.4142 2、矩阵运算 （1）矩阵的乘法 已知A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求A^2*B 解：A=[1 2;3 4 ]; B=[5 5;7 8 ]; A^2*B （2）矩阵除法 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3]; A\B,A/B 解：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9 ]; B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3 ]; A\B,A/B （3）矩阵的转置及共轭转置
摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定
义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
MATLAB工具软件实验(1) （1）生成一个4×4的随机矩阵，求该矩阵的特征值和特征向量。程序： A=rand(4) [L,D]=eig(A) 结果： A = 0.9501 0.8913 0.8214 0.9218 0.2311 0.7621 0.4447 0.7382 0.6068 0.4565 0.6154 0.1763 0.4860 0.0185 0.7919 0.4057 L = -0.7412 -0.2729 - 0.1338i -0.2729 + 0.1338i -0.5413 -0.3955 -0.2609 - 0.4421i -0.2609 + 0.4421i 0.5416 -0.4062 -0.0833 + 0.4672i -0.0833 - 0.4672i 0.4276 -0.3595 0.6472 0.6472 -0.4804 D = 2.3230 0 0 0 0 0.0914 + 0.4586i 0 0 0 0 0.0914 - 0.4586i 0 0 0 0 0.2275 （2）给出一系列的a值，采用函数 22 22 1 25 x y a a += - 画一组椭圆。 程序： a=0.5:0.5:4.5; % a的绝对值不能大于5 t=[0:pi/50:2*pi]'; % 用参数t表示椭圆方程 X=cos(t)*a; Y=sin(t)*sqrt(25-a.^2); plot(X,Y) 结果： （3）X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2], （a）写出计算其负元素个数的程序。程序： X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2]; L=X<0; A=sum(L) 结果： A =
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
可视化实验室大数据，带您进入“透明时代”！ 数据已经成为现代企业所重视的板块，只有数据分析的非常到位，才能更好的了解自己企业的方向，以及以后要走的道路，想要拥有很好的系统进行分析管理，可视化实验室系统，会给很多企业带来便利。 想了解可视化实验室的人必然不少，那如何省时省力的找到自己想要的信息呢？我想下面的内容可以给您答案。 可视化实验室，那么什么是可视化实验室？简单的说就是理化生实验采用传感器来完成。比如传统物理实验的牛顿第三定律，传统方式是采用两个弹簧秤对拉看刻度基本相等，而数字化探究实验采用两个力传感器对拉，通过两根USB线将传感器数据传入电脑，然后同软软件可以以数字和曲线的形式显示出力的大小变化曲线和数据是相等的和对称的，并且
可通过软件进行曲线的拟合。爱迪凯兴探究室是对传统实验的一个非常好的补充，在传统实验一些只能定性无法定量的实验以及一些微小或瞬间数据的测量上，可视化实验室能发挥出巨大作用。 可视化实验室运用实时测量、数据采集、数据分析和智能控制等先进技术，实现了中学理科实验教学与信息技术的全面整合，适合于中学理科新教材，能够完成新教材要求的数字化物理、化学、生物等各学科实验。 可视化实验室主要有以下功能与特点： 1. 数据采集器与计算机之间、数据采集器与传感器之间均采用USB 接口，四通道传感器接口并行采集，即插即用，经久耐用。 2. 采用大尺寸液晶屏幕显示，方便观察和分析。，配备学生分组实验室时，也可以省去计算机。 3. 便携式设计，方便组织开展室外探究实验教学活动。 4. 硬件结构设计精美、小巧。 5. 两种供电模式，使用电池供电，方便室外实验。 6. 具有存储功能，便于脱机工作。 7. 具有大量的满足理、化、生学科教学需要的传感器，并且可以使用同一采集器。 8. 提供人性化操作平台，方便探究实验学习。 9. 自动生成实验报告，方便学生编辑和提交实验报告，包括实验数据和图像等。 10. 实验数据和图像分别可以保存，自动生成实验课件，支持课件的回放。
一熟悉Matlab工作环境 1、熟悉Matlab的5个基本窗口 思考题： （1）变量如何声明，变量名须遵守什么规则、是否区分大小写。 答：变量一般不需事先对变量的数据类型进行声明，系统会依据变量被赋值的类型自动进行类型识别，也就是说变量可以直接赋值而不用提前声明。变量名要遵守以下几条规则：?变量名必须以字母开头，只能由字母、数字或下划线组成。 ?变量名区分大小写。 ?变量名不能超过63个字符。 ?关键字不能作为变量名。 ?最好不要用特殊常量作为变量名。 （2）试说明分号、逗号、冒号的用法。 分号：分隔不想显示计算结果的各语句；矩阵行与行的分隔符。 逗号：分隔欲显示计算结果的各语句；变量分隔符；矩阵一行中各元素间的分隔符。 冒号：用于生成一维数值数组；表示一维数组的全部元素或多维数组某一维的全部元素。 （3）linspace（）称为“线性等分”函数，说明它的用法。 LINSPACE Linearly spaced vector. 线性等分函数 LINSPACE(X1, X2) generates a row vector of 100 linearly equally spaced points between X1 and X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成100个元素的行向量。 LINSPACE(X1, X2, N) generates N points between X1 and X2. For N < 2, LINSPACE returns X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成n个元素的行向量。如果n＜2，返回X2。 Class support for inputs X1,X2: float: double, single 数据类型：单精度、双精度浮点型。 （4）说明函数ones（）、zeros（）、eye（）的用法。 ones（）生成全1矩阵。 zeros（）生成全0矩阵。 eye（）生成单位矩阵。 2、Matlab的数值显示格式
MATLAB总结报告 一．数据的可视化 1.实验名称：在同一窗口画多条曲线 相关知识：A. plot(y) 绘制以y为纵坐标的二维曲线 plot(x,y) 绘制以x为横坐标y为纵坐标的二维曲线 plot(x1,y1,x2,y2,…) 在同一窗口绘制多条二维曲线 B.绘制多条曲线plot(x1,y1,x2,y2,…)函数可以在一个图形窗口中同时绘 制多条曲线，使用同一个坐标系，每一对矩阵(xi,yi)的绘图方式与前 面相同，MATLAB自动以不同的颜色绘制不同曲线。 C.在同一个窗口建立多个子图：subplot函数 Subplot(m,n,i) 将窗口分成(m*n)幅子图中，第i幅为当前图 D.建立双纵坐标图：plotyy(x1,y1,x2,y2) 以左右不同的纵轴绘制两条曲线 E.同一窗口多次叠绘：hold on 使当前坐标系和图形保留 hold off 使当前坐标系和图形不保留 hold 在以上两个命令中切换 hold all 使当前坐标系和图形保留实验步骤：例：在同一图形窗口中分别绘制曲线y1=x,y2=x2 ,y3=e-x,三条函数曲线，x 的范围为[-2 6]。 方法1：>>x=-2:0.1:6; >> y1=x; >> y2=x.^2; >> y3=exp(-x); >> plot(x,y1,x,y2,x,y3)
方法2：>>x=-2:0.1:6; >> y1=x; >>plot(x,y1) >> hold on >> y2=x.^2; >> plot(x,y2) >> y3=exp(-x); >>plot(x,y3) 方法3：>>x=-2:0.1:6; >>subplot(3,1,1) >> y1=x; >> plot(x,y1) >> subplot(3,1,2 >> y2=x.^2; >> plot(x,y2) >> subplot(3,1,3) >> y3=exp(-x); >> plot(x,y3)
cout<<"It is in fun 2."< cout<<"It is back in fun 2."< 1.2.2所谓函数重载是指同一个函数名可以对应多个函数的实现，函数重载允许一个程序内声 明多个名称相同的函数，这些函数可以完成不同的功能，并可以带有不同的类型，不同数目的 参数及返回值。 123函数重载时，要求函数的参数个数或参数类型不同。 124操作符重载是将C++语言中已有的操作符赋予新的功能，但与操作符本来含义不冲 突，使用时只需要根据操作符出现的位置判断其具体执行哪一种功能使用操作符重载时, 必须用以下方式来声明函数： 函数类型operator # （形参表） 2.程序注释与运行结果： #include 实验报告说明： matlab 课程实验需撰写8个实验报告，每个实验报告内容写每次实验内容中标号呈黑体大号字显示的题目。 第一次实验内容： 实验一 MATLAB 运算基础 一、实验目的 1.熟悉启动和退出MA TLAB 的方法。 2.熟悉MA TLAB 命令窗口的组成。 3.掌握建立矩阵的方法。 4.掌握MA TLAB 各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。 二、实验内容 1.先求下列表达式的值，然后显示MA TLAB 工作空间的使用情况并保存全部变量。 （1）2 2sin 8511z e ?= + （2 ）12ln(2 z x =+ ，其中2120.45 5i +? ? =? ?-?? （3）0.30.33sin(0.3), 3.0, 2.9, 2.8,,2.8,2.9,3.02 a a e e z a a --= +=--- 提示：利用冒号表达式生成a 向量，求各点的函数值时用点乘运算。 （4）2 2 2 01 41 1221 23 t t z t t t t t ?≤ 12344347873657A -????=??????，131203327B -???? =????-?? 求下列表达式的值： （1）A+6=B 和A-B+I(其中I 为单位矩阵)。 （2）A*B 和A.*B 。 （3）A^3和A^.3 。 （4）A/B 和B\A 。 （5）[A ，B]和[A([1,3],;);B^2] 。 3.设有矩阵A 和B 12345678910111213141516171819202122232425A ????????=????????， 30 161769 23497041311B ?? ?? -?? ??=-?? ????? ? （1） 求它们的乘积C 。 （2） 将矩阵C 的右下角3×2子矩阵赋给D （3） 查看MA TLAB 工作空间使用情况。 4.完成下列操作： （1）求[100，999]之间能被21整除的数的个数。 提示：先利用冒号表达式，再利用find 和length 函数。 （2）建立一个字符串向量，删除其中的大写字母。 提示：利用find 函数和空矩阵。 第二次实验内容： 实验三 选择结构程序设计 一、实验目的 1. 掌握建立和执行M 文件的方法。 2. 掌握利用if 语句实现选择结构的方法。 3. 掌握利用switch 语句实现多分支选择结构的方法。 4. 掌握try 语句的使用。 二 、实验内容 实验四数据可视化方法 [实验内容] 一.仿照运行,体会数据可视化方法。 1已知n=0,1,……,12,y=,运行下面程序,体会离散数据可视化方法。 说明: ·plot与stem指令均可以实现离散数据的可视化,但通常plot更常用于连续函数中特殊点的标记;而stem广泛运行与数字信号处理中离散点的图示。 ·用户在运行上面例程时会发现在命令窗口出现警告:Warning: Divide by zero！即警告程序中出现非零数除以0的指令。MATLAB对于这种情况并不中止程序,只就是给该项赋值为inf以做标记。 2.下面时用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t),仿照运行,分析表现形式不同 的原因。 二.编程实现。 1.用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t),过零点及其包络线,如下图所示。 2、编写函数[x,n]=stepseq(n0,n1,n2),实现: u(n)=, n为整数 并编写脚本文件实现: x(n)=n·[u(n)-u(n-10)]+10[u(n-10)-u(n-20)], 0≤n≤20要求在脚本文件中调用stepseq 函数,最后绘出序列x(n)在给定区间的波形图。 3. 编写一个函数文件[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2),实现两个对应样本之间的 相加,其中x1就是长度为n1的序列,x2就是长度为n2的序列,n1、n2分别就是x1、x2的位置信息(n1、n2均为整数),如: n1={ -3,-2,-1,0,1,2,3,4},对应的 x1={ 2, 3, 1,4,1,3,1,2}; n2={-4,-3,-2,-1,0,1,2},对应的 x2={ 1, 3, 2, 5,1,3,4}。 当调用函数[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)时,我们应该得到: n={-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4},对应的 y={ 1, 5, 5, 6,5,4,7,1,2}。 仔细观察 sigadd 函数的功能。编好函数文件程序后,请在命令窗口调用,验证正确性,记录验证结果。 实验二一维二维数组的创建和寻访 一、实验目的 1、掌握一维数组、二维数组创建和寻访的几种方法。 2、区别数组运算和矩阵运算的差别。 3、熟悉执行数组运算的常用数组操作函数。 4、掌握数组运算中的关系和逻辑操作及常用的关系、逻辑函数。 5、掌握“非数”、“空”数组在MA TLAB中的应用。 二、实验主要仪器与设备 装配有MA TLAB7.6软件的计算机 三、预习要求 做实验前必须认真复习第三章MATLAB的数值数组及向量化运算功能。 四、实验内容及实验步骤 1、一维数组的创建方法有哪几种？举例说明。 答：一维数组的创建方法有： ①递增/递减型一维数组的创建：冒号生成法：x=a：inc：b 线性（或对数）定点法：x=linspace(a,b,n)，x=logspace(a,b,n) ②逐个元素输入法：如x=[0.1，sin(pi/5)，-exp(-3)，-2*pi] ③运用MA TLAB函数生成法：例ones，rand等。 2、输入以下指令，并写出运行结果。本例演示：数组元素及子数组的各种标识和寻访格式；冒号的使用；end的作用。 A=zeros(2,6) %创建(2×6)的全零数组 A(:)=1:12 %赋值号左边：单下标寻访(2×6) 数组A的全部12个元素 %赋值号右边：拥有12个元素的一维数组 A(2,4) %双下标：A数组的第2行第4列元素 A(8) %单下标：数组A的第8个元素 A(: , [1,3]) %双下标：显示A的“第1列和第3列上全部行的元素” A([1, 2, 5, 6]') %单下标：把A数组第1,2,5,6个元素排成列向量 A(: , 4:end) %双下标：显示A的“从第4起到最后一列上全部行的元素” %在此end用于“列标识”，它表示“最后一列” A(2,1:2:5)=[-1, -3, -5] %把右边的3个数分别赋向A数组第2行的第1,3,5个元素位置 B=A([1, 2, 2, 2], [1, 3, 5]) %取A数组的1,3,5列的第1行元素作为B的第1行 %取A数组的1,3,5列的第2行分别作为B的第2,3,4行 L=A<3 %产生与A维数相同的“0，1”逻辑数组 A(L)=NaN %把逻辑1标识的位置上的元素赋为“非数” 运行结果： A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0matlab实验内容答案
matlab实验 数据可视化方法
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