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基于matlab的数据挖掘技术研究【文献综述】毕业论文文献综述信息与计算科学基于matlab的数据挖掘技术研究数据挖掘是用于大规模数据处理的一种新的思维方式和技术手段，他是在现实生活中各种数据量呈指数级不断增长，以及以数据库(database)技术为核心的信息技术逐渐成熟的背景下产生的。

数据挖掘可以帮助用户发现影藏在大型数据库中的规律和模式，它融合了人工智能(artificial intelligence)、统计（statistics）、机器学习（nachine learning）、模式识别（pattern recognition）和数据库等多种学科的理论、方法与技术，已经在商业、企业、政府、科研及体育等多种不同类型的组织机构和领域中获得了非常广泛的应用。

即使在日常生活中，数据挖掘技术也已经潜移默化地参与到人们的生活质量改善过程中。

数据挖掘有很多种技术和计算方法，包括决策树方法（decision tree）、人工神经网络方法（artificial neural metwork，ANN）、聚类分析、模糊集合方法、遗传算法（genetic algorithm）、模拟退火算法(simulated annealing,SA)、进化式程序设计(evolutionary programming)等。

这里主要介绍一下聚类分析、遗传算法和人工神经网络算法。

聚类分析也称无监督学习，或无教师学习，或无指导学习，因为和分类学习相比，聚类的样本没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。

聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干。

聚类（clustering）是对物理的或抽象的样本集合分组的过程。

聚类分析有很多种目标，但都涉及把一个样本集合分组或分割为子集或簇（cluster）。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。

聚类分析主要针对的数据类型包括区间标度变量、二值变量、标称变量、序数型变量、比例标度型变量以及由这些变量类型构成的复合类型。

利用Matlab进行多元统计分析与数据挖掘的基本原理近年来，随着大数据时代的到来，多元统计分析与数据挖掘成为了数据科学领域的热门话题。

其中，利用Matlab进行多元统计分析与数据挖掘的应用越来越广泛。

本文将介绍利用Matlab进行多元统计分析与数据挖掘的基本原理，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。

一、多元统计分析的基本概念和方法多元统计分析是指研究多个变量之间关系的统计方法。

它主要包括描述性统计分析、推断统计分析和基于模型的分析。

描述性统计分析通过计算均值、方差、协方差等指标来描述数据的分布特征。

推断统计分析则通过抽样方法和假设检验来推断总体的性质。

基于模型的分析则通过建立数学模型来描述变量之间的关系。

在Matlab中，可以利用统计工具箱来进行多元统计分析。

其中，最常用的工具包括主成分分析（PCA）、聚类分析、判别分析和因子分析等。

主成分分析是一种降维技术，它通过提取出原始数据中的主要信息，将高维数据转化为低维数据，从而便于可视化和分析。

聚类分析则通过将相似的个体归类到同一个群组中，从而进行样本分类。

判别分析则是通过建立一个分类模型来预测类别。

而因子分析则是一种用于研究潜在变量之间关系的统计方法。

二、数据挖掘的基本概念和方法数据挖掘是一种通过从大规模数据中提取模式和知识来发现隐藏在数据背后规律的过程。

它是多元统计分析的延伸和拓展，可以帮助我们找到数据中的潜在价值和有用信息。

数据挖掘主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时间序列分析等方法。

在Matlab中，可以利用数据挖掘工具箱来进行数据挖掘。

其中，最常用的工具包括决策树、神经网络、支持向量机和关联规则挖掘等。

决策树是一种用于分类和预测的模型，通过划分变量空间来建立一个可解释的分类模型。

神经网络则是一种模仿人脑神经网络结构的计算模型，通过学习和训练来进行分类和预测。

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类器，它通过在样本空间中找到最佳分割超平面来实现分类。

matlab数据挖掘泰坦尼克号实验体会数据挖掘是一种从大量数据中挖掘出有用信息和洞察的技术。

在这个实验中，我们使用了Matlab工具进行数据挖掘，并以泰坦尼克号数据集作为实验对象。

通过这个实验，我收获了许多关于数据挖掘的知识和经验，以下是我的体会和心得。

首先，准备工作是非常重要的。

在开始实验之前，我们需要了解数据集的背景和特点，清洗和预处理数据是必不可少的。

在本实验中，我们需要对泰坦尼克号数据集进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

同时，了解数据集中各个属性的含义和类型，对后续的分析和建模有很大的帮助。

其次，特征工程是数据挖掘的关键步骤。

特征工程是指从原始数据中提取和选择有意义的特征，以便于建立合适的模型。

在本实验中，我们需要对泰坦尼克号数据集中的各个属性进行分析和处理，例如将分类变量进行独热编码、对连续变量进行离散化等。

通过特征工程，我们可以提高模型的精度和效果。

第三，选择合适的算法是至关重要的。

在数据挖掘中，有许多不同的算法可以用于建模和预测。

根据问题类型和数据特点，选择合适的算法是非常重要的。

在本实验中，我们使用了Logistic回归和决策树算法进行建模和预测。

通过比较不同算法的预测效果，我们可以选择最合适的算法来解决问题。

第四，模型评估和优化是不可忽视的步骤。

在建立模型之后，我们需要对模型进行评估和优化，以确定模型的好坏和改进空间。

在本实验中，我们使用了混淆矩阵、准确率、召回率等指标对模型进行评估。

同时，我们也进行了模型的参数优化，以提高模型的预测效果。

最后，数据挖掘过程是一个迭代的过程。

在整个实验过程中，我们可能会遇到多个挑战和问题，需要不断地进行调整和改进。

这就要求我们具备耐心和灵活性，以适应不断变化的需求和条件。

只有不断地迭代和优化，我们才能最终得到满意的结果。

通过这个实验，我不仅学到了许多关于数据挖掘的知识和方法，还学到了解决实际问题的思维方式和技巧。

数据挖掘是一项重要的技术，在各个领域都有广泛的应用。

基于MATLAB的数据采集系统设计摘要： MATLAB具备高性能的数值计算和可视化的科学工程计算功能，支持解释性语言输入，编程实现简单，具有丰富的数学函数功能支持，并拥有功能强大的数据采集工具箱，支持声卡。

声卡作为MATLAB的数据采集卡相对于常规的数据采集卡，具有价钱低廉、开发简单和系统便捷等优势。

本文研究了一种将两者结合进行数据采集的设计办法。

在文章里具体介绍了该课题的背景,当今数据采集系统的结构和特点，介绍了MATLAB及其数据采集工具箱, 利用声卡的A/D、D/A转换技术和MATLAB的功能,提出了一种高性价比的基于声卡的数据采集与分析方案。

并详细分析和阐述了利用MATLAB语言编程实现该数据采集与分析系统的过程和办法。

在文章的最后则提供了一些应用该系统采集数据的实例。

关键词：基于MATLAB；基于声卡；数据采集The System Design Of Data Acquisition Based On TheMATLABAbstract：MATLAB has the function of high-performance numerical computation and visual scientific engineering computing. It supports explanatory language input and the sound card, contains rich mathematical functions and has powerful data acquisition toolbox with simple programming. As the MATLAB data collection card, the sound card, compared to the conventional data collection card, endows with a low price, simple development and convenient system. This paper has discussed a design that combines the two kinds to conduct data collection.This paper has specifically introduced the background of this topic, the structure and the characteristics of nowadays data collection system. It has also introduced MATLAB and its data collection toolbox. By using the A/D, D/A conversion technique of the sound card and the function of MATLAB, I have presented a cost-effective data collection and analysis design based on the sound card, and analyzed and described thoroughly the course and methods of data collection and analysis system by using MATLAB language programming. Finally, this paper has provided some examples which have applied this data collection system.Key words: Based on MATLAB; Based on sound card; DAQ目录1绪论 0课题背景 0数据采集系统的历史与发展 0采集和采样方式 (1)2数据采集系统结构 (2)系统结构 (2)系统的特点和性能指标 (3)系统分辨率 (4)系统精度 (4)采集速率 (4)动态范围 (4)系统常见的几种结构形式 (4)多通道共享采样/保持器和 A/D 转换器数据采集系统 (5)多通道同步数据采集系统 (5)多通道并行数据采集系统 (6)分布式数据采集系统 (6)3 MATLAB及声卡 (7)MATLAB 简介 (7)数据采集工具箱及声卡简介 (7)MATLAB在数据采集中的应用 (8)4系统设计方案 (9)系统结构设计 (9)系统功能设计 (10)系统设计实现 (10)声音信号采集的硬件配置 (10)数据采集 (11)数据分析 (12)应用实例 (12)5结语 (15)[参考文献] (16)附录 (17)致谢 (19)1绪论课题背景数据就是科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值，是实验、测量、等的结果，常以数量的形式给出，用于作为结论的论据。

一、数据挖掘的目的数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。

数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。

数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

它也常被称为“知识发现”。

知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。

数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。

数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。

二、数据挖掘算法说明确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的挖掘算法。

由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同, 每一个样本对应于真实情况的局部映射。

建立了粗糙集理论中样本知识与信息之间的对应表示关系, 给出了由属性约简求约简决策表的方法。

基于后离散化策略处理连续属性, 实现离散效率和信息损失之间的动态折衷。

提出相对值条件互信息的概念衡量单一样本中各条件属性的相关性, 可以充分利用现有数据处理不完备信息系统。

本次数据挖掘的方法是两种，一是找到若干条特殊样本，而是找出若干条特殊条件属性。

最后利用这些样本和属性找出关联规则。

（第四部分详细讲解样本和属性的选择）三数据预处理过程数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续值数据转换为离散型数据，以便于符号归纳，或是把离散型数据转换为连续)。

本文使用的数据来源是名为“CardiologyCategorical”的excel文件中的“源数据”。

该数据表共303行，14个属性。

即共有303个样本。

将该数据表的前200行设为训练样本，剩下后的103行作为测试样本，用基于粗糙集理论的属性约简的方法生成相应的规则，再利用测试样本对这些规则进行测试。

首先对源数据进行预处理，主要包括字符型数据的转化和数据的归一化。

基于ＭＡＴＬＡＢ的关联规则空间数据挖掘探讨１　——以济南市平阴县安城乡为例郑新奇1、2 赵　璐2　1、中国地质大学（北京）土地科学技术系，北京1000832、山东师范大学人口・资源与环境学院，济南 250014摘要：空间数据挖掘的方法很多，怎样能快速对空间数据进行操作，是一个值的探讨的问题。

Ｍａｔｌａｂ有万能的演算纸之称。

借助其强大的矩阵计算功能，进行数据挖掘，具有一定优势。

本文根据关联规则挖掘方法，在Ｍａｔｌａｂ中编写程序，对土地利用现状数据库进行数据挖掘。

计算了不同用地类型与坡度之间的支持度和置信度，得出关联规则。

通过平阴县安城乡的实证，取得了较好的结果。

　关键词：低山丘陵区；Ｍａｔｌａｂ；关联规则；支持度；置信度　中图分类号：ＴＰ３１１　Study on Association Rule of Spatial Data Mining Based on Matlab －A case of Ancheng of Pinyin county in JinanZheng Xinqi1、2Zhao Lu21、Department of Land science&Technology,China University of Geosciences (Beijing), 100083，China2、School of population,resources and environment,Shandong Normal University，Ji’nan 250014, China Abstract：Ｔｈｅｒｅ　ａｒｅ　ｍａｎｙ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ｓｐａｔｉｃａｌ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ．Ｉｔ　ｉｓ　ａ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｃａｒｒｉｎｇ　ｏｕｔ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｆａｓｔ．　Ｍａｔｌａｂ　ｈａｓ　ｔｈｅ　ｎａｍｅ　ｏｆ　ａｌｌ－ｐｕｒｐｏｓｅ　ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ｐａｐｅｒ．　Ｍａｔｌａｂ　ｈａｓ　ｃｅｒｔａｉｎ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｆｏｒ　ｃａｒｒｉｎｇ　ｏｕｔ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｂｙ　ｉｔｓ　ｐｏｗｅｒｆｕｌ　ｍａｔｒｉｘ　ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ．　Ａａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　Ｒｕｌｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ，　Ｔｈｅ　ｐｒｏｇｒａｍ　ｗａｓ　ｃｏｍｐｉｌｅｄ　ｉｎ　Ｍａｔｌａｂ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｏｆ　Ａｎｃｈｅｎｇ　ｉｎ　２００４　ｗａｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｇｒａｍ．Ｔｈｅ　ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ　ｄｅｇｒｅｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｄｅｇｒｅｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｌａｎｄ　ｔｙｐｅｓ　ａｎｄ　ｓｌｏｐｅｓ　ｗｅｒｅ　ｃａｒｒｉｅｄ　ｏｕｔ　ａｎ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｄａｔａｂａｓｅ，ｆｉｎｄｅｄ　ｔｈｅ　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｒｕｌｅｓ．　Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ　ｔｈｅ　ｃａｓｅ　ｗｅ　ｈａｖｅ　ｇｏｔｔｅｎ　ｔｈｅ　ｇｏｏｄ　ｒｅｓｕｌｔ．Key words: hilly region; Matlab; association rules; confidence degree; support degree1基金项目：国家自然科学基金资助项目（项目批准号：40571119）；山东省自然科学基金项目资助（编号：Y2004E04）作者简介：郑新奇（1963.10－），男，博士，教授。

基于MATLAB的数据采集与分析系统的研究及设计基于MATLAB的数据采集与分析系统的研究及设计摘要：数据采集与分析是现代科学研究中的重要环节，而MATLAB作为一种功能强大的计算软件，被广泛应用于数据处理、分析与建模中。

本文主要研究基于MATLAB的数据采集与分析系统的设计，并通过详细的步骤介绍系统的实现过程。

通过该系统，可以实现数据的采集、预处理、分析和可视化展示等功能，从而提高数据处理与分析的效率和精度。

一、引言近年来，随着计算机技术的迅猛发展，数据采集与分析在科学研究中扮演着越来越重要的角色。

数据采集是指通过传感器、仪器等手段将现实世界中的信息转化为数字信号的过程，而数据分析则是指对采集到的数据进行预处理、分析、建模以及结果展示。

MATLAB作为一种高效、易学、功能强大的计算软件，被广泛应用于数据处理与分析中。

本文主要研究基于MATLAB的数据采集与分析系统的设计与实现，以提高数据处理与分析的效率和精度。

二、系统需求分析针对数据采集与分析的要求，我们需要设计一个具备以下功能的系统：1. 数据采集：能够通过传感器或仪器采集各种类型的数据，如温度、压力、湿度等。

2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行滤波、去噪等预处理操作。

3. 数据分析：采用数学与统计方法对数据进行分析，并提取关键特征。

4. 数据建模：基于分析结果，建立模型、预测趋势等。

5. 数据可视化：通过图表、图像等形式将分析结果可视化展示。

三、系统设计与实现1. 数据采集模块该模块负责通过传感器或仪器采集各种类型的数据。

通过MATLAB的串口通信功能，与传感器实现数据的无线传输与接收。

使用MATLAB的串口处理函数，可以实时读取传感器发送的数据，并显示在界面上。

2. 数据预处理模块采集到的原始数据常常包含噪声、干扰等杂波，因此需要对数据进行预处理，以提高数据的质量和准确性。

在MATLAB中，可以利用滤波、去噪等函数对数据进行处理。

常用的方法有加权平均滤波、中值滤波等。

基于MATLAB的大数据分析
1. MATLAB在大数据分析中的优势
- 丰富的工具箱：MATLAB拥有丰富的工具箱，包括数据分析工具箱、统计工具箱、机器学习工具箱等，可以满足不同领域和不同需求的大数据分析需求。

- 强大的编程能力：MATLAB具有强大的编程能力，可以通过编写脚本和编程来进行复杂的大数据分析任务，如数据清洗、特征提取、建模和预测等。

- 可视化功能：MATLAB拥有优秀的可视化功能，可以帮助用户更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律，从而进行更深入的分析和挖掘。

MATLAB在大数据分析中具有广泛的应用，可以涵盖数据分析、统计分析、机器学习、深度学习等多个方面。

下面我们将分别介绍MATLAB在这些领域中的应用：
- 数据分析：MATLAB提供了丰富的数据分析工具箱，包括数据清洗、数据处理、数据挖掘等功能，可以帮助用户对大规模的数据进行分析和处理。

- 统计分析：MATLAB具有强大的统计分析功能，可以进行多种统计分析方法的计算和应用，如描述统计分析、假设检验、方差分析等。

- 机器学习：MATLAB提供了丰富的机器学习工具箱，包括分类、回归、聚类、降维等多种机器学习算法的实现，可以帮助用户进行复杂的数据建模和预测。

- 深度学习：MATLAB还提供了深度学习工具箱，可以帮助用户进行深度学习模型的构建和训练，如卷积神经网络、循环神经网络等。

在进行大数据分析时，MATLAB可以采用多种方法来实现，包括使用工具箱函数、编写脚本和编程等。

下面我们将介绍几种常用的实现方法：。

MATLAB在智慧城市与智能交通中的数据挖掘与统计分析技术应用研究智慧城市与智能交通是当今社会发展的热点领域，而数据挖掘与统计分析技术在这两个领域的应用也变得越来越重要。

MATLAB作为一种强大的数学分析和数据处理工具，能够为智慧城市与智能交通领域的决策提供有效的支持。

本文将探讨MATLAB在智慧城市与智能交通中的数据挖掘与统计分析技术的应用研究。

一、智慧城市与智能交通的重要性及挑战智慧城市是通过信息技术将城市的基础设施、公共服务等进行智能化和网络化的城市模式。

而智能交通则是智慧城市中的一个重要组成部分，它利用先进的通信、传感和计算技术，在城市交通管理、交通流优化、安全驾驶等方面发挥作用。

智慧城市与智能交通的发展，旨在提高城市的可持续性、交通的效率与安全性，改善居民的出行体验。

然而，智慧城市与智能交通的发展面临许多挑战。

首先，大量的数据需要被收集、处理和分析。

这些数据包括城市交通流量、交通信号灯状态、交通事故数据等，以及与城市相关的气象数据、人口数据等。

其次，这些数据的复杂性和海量性对数据分析和决策提出了很高的要求。

传统的统计分析方法和数据处理工具已经无法满足这些需求。

二、MATLAB在数据挖掘中的应用MATLAB作为一种强大的数学分析和数据处理工具，具有丰富的函数库和灵活的编程环境。

它提供了各种数据挖掘和统计分析的函数和工具箱，可以帮助研究人员、决策者和工程师处理和分析海量复杂的数据。

下面将从数据预处理、特征选择、聚类分析和关联规则挖掘等方面介绍MATLAB在数据挖掘中的应用。

1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。

MATLAB提供了丰富的数据处理函数和工具箱，例如Data Import Toolbox可以帮助用户将各种格式的数据导入MATLAB环境。

此外，MATLAB还提供了数据清洗、数据转换和缺失值处理的函数，帮助用户对数据进行有效的预处理。

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