基本信息
编辑推荐
李柏年、吴礼斌主编的《MATLAB数据分析方法》以专业理论为指导，以应用软件为工具，以建立数学模型为方法，以解决实际问题为目的，以提高学生的创新能力为宗旨，主要介绍了样本数据的处理方法、线性回归模型与非线性曲线拟合、主成分分析与典型相关分析、判别分析方法、聚类分析以及数值模拟的方法。
内容简介
书籍
计算机书籍
数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用MATLAB软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：MATLAB基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。
每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。
《MATLAB数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。
计算机书籍
数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用MATLAB软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：MATLAB基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。
每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。
《MATLAB数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。
目录
《MATLAB数据分析方法》
前言
教学建议
第1章MATLAB基础1
1.1数据分析与MATLAB1
1.1.1数据分析概述1
1.1.2MATLAB在数据分析中的位置和作用3
1.2MATLAB简介3
1.2.1MATLAB的特点3
1.2.2MATLAB 7.0界面4
1.2.3MATLAB的联机帮助10
1.3变量与函数11
1.3.1常量与变量11
1.3.2函数13
1.4矩阵及其运算14
1.4.1操作符与运算符14
1.4.2矩阵的输入与运算15
1.4.3数组的输入与运算18
1.5M文件与编程19
1.5.1M文件编辑/调试器窗口19
前言
教学建议
第1章MATLAB基础1
1.1数据分析与MATLAB1
1.1.1数据分析概述1
1.1.2MATLAB在数据分析中的位置和作用3
1.2MATLAB简介3
1.2.1MATLAB的特点3
1.2.2MATLAB 7.0界面4
1.2.3MATLAB的联机帮助10
1.3变量与函数11
1.3.1常量与变量11
1.3.2函数13
1.4矩阵及其运算14
1.4.1操作符与运算符14
1.4.2矩阵的输入与运算15
1.4.3数组的输入与运算18
1.5M文件与编程19
1.5.1M文件编辑/调试器窗口19
前言
随着信息技术的飞速发展，数据的产生和存储达到了空前繁荣的阶段。从数据中提取有用信息，是数据分析的基本目的之一。结合应用软件介绍基本的数据分析方法也是对传统教学模式的改革。我们以专业理论为指导，以应用软件为工具，以建立数学模型为方法，以解决实际问题为目的，以提高学生的创新能力为宗旨，在积累多年教学实践经验的基础上编写了本书。
本书共7章，其中，第1章对MATLAB软件功能及使用方法进行了介绍，包括软件的基本界面、数据矩阵及运算、程序的编写与文件操作等。第2章介绍了数据描述性分析，包括基本统计量与数据可视化、数据分布及检验、数据变换。第3章介绍了回归分析，包括一元回归模型、多元线性回归模型与逐步回归。第4章介绍了判别分析，包括距离判别分析、Bayes判别分析等。第5章介绍了主成分分析与典型相关分析，注重主成分分析实际应用典型案例的介绍。第6章介绍了聚类分析，包括距离聚类、谱系聚类与K均值聚类、模糊均值聚类等。第7章介绍了数值模拟分析，包括蒙特卡罗方法与应用、BP神经网络及应用。
本书具有以下特点：
(1)注重数据分析的原理介绍，更注重MATLAB程序的编写。大部分例题给出面向过程的MATLAB程序，这有利于学生学习数据分析的原理与提高使用软件的能力。
(2)理论与实践相结合。每一章设计了综合性的实验内容，实验密切联系社会实际，这有利于培养学生分析问题与解决问题的能力，增强学生的社会责任意识。
使用本书的读者应有一定的计算机高级语言编程基础，学习过高等数学、线性代数、概率统计等课程。我们将全书的例题程序汇编放在华章网站（http://www.hzbook.com），以方便读者学习。
本书由李柏年、吴礼斌主编并统稿，张孔生、丁华参编。具体分工如下：李柏年编写第2章、第5章及各章实验；吴礼斌编写第1章、第3章和第7章；张孔生、丁华编写第4章和第6章。
在本书编写过程中，南京大学徐洁磐教授始终给予了热情的关心与支持，提出过很多宝贵的建议，在此向他表示衷心的感谢！
限于我们的水平，书中不当之处在所难免，敬请读者批评指正。
编 者
2011年7月
本书共7章，其中，第1章对MATLAB软件功能及使用方法进行了介绍，包括软件的基本界面、数据矩阵及运算、程序的编写与文件操作等。第2章介绍了数据描述性分析，包括基本统计量与数据可视化、数据分布及检验、数据变换。第3章介绍了回归分析，包括一元回归模型、多元线性回归模型与逐步回归。第4章介绍了判别分析，包括距离判别分析、Bayes判别分析等。第5章介绍了主成分分析与典型相关分析，注重主成分分析实际应用典型案例的介绍。第6章介绍了聚类分析，包括距离聚类、谱系聚类与K均值聚类、模糊均值聚类等。第7章介绍了数值模拟分析，包括蒙特卡罗方法与应用、BP神经网络及应用。
本书具有以下特点：
(1)注重数据分析的原理介绍，更注重MATLAB程序的编写。大部分例题给出面向过程的MATLAB程序，这有利于学生学习数据分析的原理与提高使用软件的能力。
(2)理论与实践相结合。每一章设计了综合性的实验内容，实验密切联系社会实际，这有利于培养学生分析问题与解决问题的能力，增强学生的社会责任意识。
使用本书的读者应有一定的计算机高级语言编程基础，学习过高等数学、线性代数、概率统计等课程。我们将全书的例题程序汇编放在华章网站（http://www.hzbook.com），以方便读者学习。
本书由李柏年、吴礼斌主编并统稿，张孔生、丁华参编。具体分工如下：李柏年编写第2章、第5章及各章实验；吴礼斌编写第1章、第3章和第7章；张孔生、丁华编写第4章和第6章。
在本书编写过程中，南京大学徐洁磐教授始终给予了热情的关心与支持，提出过很多宝贵的建议，在此向他表示衷心的感谢！
限于我们的水平，书中不当之处在所难免，敬请读者批评指正。
编 者
2011年7月
书摘
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