数据处理方法

1、数字模型图纸数据处理方法周德强，什么是数据处理？数据处理是以简洁而严格的方式提取所获得的实验数据所代表的事物中固有的规律，从而产生数据记录、数据预处理、曲线绘制、从有错误的数据中提取参数(参数估计)、经验法则验证和查找、实验数据外推等结果的过程。数据处理的基本方法，列表方法数据预处理映射方法差异方法最小二乘法，步骤1:列表方法，获取数据后的第一个任务是记录。列表方法是按照一定的规则将数据包含在表中。这是记录和处理实验数据最常用的方法，是其他数据处理方法的基础。列表法的优点是对应关系明确，简单，有助于在实验中发现规律。因此，对于每个实验测量的数据，首先要考虑列表处理。实例1:上海市社会商品零售总

2、额和全民所有工人工资总额的数据如下：表1上海市社会商品零售总额和全民所有制工人的工资，(1)清单的基本要求：1表设计合理、简单、明确，重点是如何完整记录原始数据和相关数量之间的函数关系；2表上方应该有表示列表网格名称的标题。3每个横幅必须标明物理数量的名称和单位(用国际符号字符表示)，名称必须尽可能用符号表示。4.对于测量函数关系的数据表，通常用作参数的数据列在上面(从小到大或从大到小)，下面列出了用作变量以反映物理量之间内部关系的数据。(2)表格的资料输入、储存与呼叫、指令控制模式、m档案模式，一般而言，MATLAB会以指令控制模式运作。也就是说，在MATLAB窗口中，当用户输入单行命令时，

3、MATLAB会立即处理此命令并显示结果。这是MATLAB命令行方法。在命令行操作中，在MATLAB窗口中一次只能执行一行中的一个或多个语句。MATLAB的操作模式，1 .数据文件。matmatmatmatmat文件是MATLAB以标准二进制格式存储对工作空间有用的数据变量的数据文件。Mat文件的生成和调用由save和load函数执行。软件链接1:输入MATLAB文件的类型、命令控制模式、1、年数据，以1为增量创建向量。命令格式：x=a :h : b t=7833636363687，2，分别表示员工工资总额和商品零售总额x和y。X=23.8，27.6，31.6，32.4，33.7，34.9，43

4、.2，52.8，63.8，73.4 y=41.4，51.8，61.7，67保存数据t x y，4，执行统计分析时调用数据文件data中的数据。Load data，方法1，命令驱动模式不足，在MATLAB窗口中输入数据和命令进行计算时处理复杂问题和大量数据很不方便。因此，必须编辑m文件。命令行方法的程序可读性低，不能保存，因此对于复杂的问题，必须将其编写为可以保存的程序文件。将由、m文件模式、MATLAB语句组成的程序保存为扩展名为m的文件，然后运行程序文件。此操作模式称为程序文件模式。2.程序文件不能在命令窗口中创建。这是因为在命令窗口中，一次只能执行一行中的一个或多个语句。m文件简介包含MA

5、TLAB语言代码的文件称为m文件，扩展名为m。m文件的语法类似于c语言，但具有独特的特性。简单的ASCII代码文本文件，在运行程序时逐行解释并运行程序。MATLAB是一种解释性编程语言。m文件有两个类别。也就是说，命令文件将m文件调用为函数文件，m文件的类型为纯文本文件，可以使用系统接受的文本文件编辑器创建m文件。(1)命令文件简单的m文件命令文件，例如Dos中的edit、windows中的记事本、word等；(1)命令文件实际上是一系列命令，例如在命令窗口中逐行执行文件中的所有命令。没有输入输出参数。，1，输入矩阵：data=78、79、80、81、82、83、84、85、86、87；23.

6、8、27.6、31.6、32.4、33.7、34.9、43.2、52.8、63.8、73.4；41.4、51.8、61.7、67.9、68.7、77.5、95.9、137.4、155.0、175.0、2，将矩阵数据存储在文件data1中：save data 1 data 1(2)函数m文件需要输入变量，返回输出变量MATLAB用户可以根据需要编辑自己的m文件，它们可以像库函数一样方便地调用，从而大大扩展了MATLAB的功能。您可以为特定类型的问题建立新工具箱，例如建立许多m函数档案。使用Matlab语言定义新MATLAB函数的功能反映了MATLAB语言的强大扩展功能。函数m文件的格式：func

7、tion返回变量=函数名(输入变量)注释说明语句段程序语句段特定规则：1。函数m文件的第一行必须使用单词function作为参数，并且必须遵循以下格式：function=() 2。m文件的文件名为.必须为m。3.程序中的所有变量都是本地变量，不会存储在工作区中。变量仅在函数执行期间有效。1，1。在MATLAB命令窗口中，单击file菜单new m-file 2 .单击“编辑”，使用MATLAB特有的编辑器创建m文件。2，在编辑器中输入(数据)矩阵：data=78、79、80、81、82、83、84、85、86、87；23.8、27.6、31.6、32.4、33.7、34.9、43.2、52.8

8、、63.8、73.4；41.4、51.8、61.7、67.9、68.7、77.5、95.9、137.4、155.0、175.0t=data (1，)；X=data(2，)；y=将矩阵数据保存到data2(3，)，3，数据2.m文件，4，执行统计分析时首先使用命令：使用数据2将文件中的数据输入工作空间。方法3，注意：创建的m文件必须包含在MATLAB搜索路径中，才能在MATLAB命令窗口中运行。m文件可调用，(4)函数句柄，函数句柄是matlab6固有的语言结构，是实现函数间互调用兼容函数加载的任何方法扩展子函数包括本地函数使用范围提高函数调用的可靠性在程序设计中减少冗馀迭代执行效率数组、结构数

9、组、单元数组绑定定义数据、函数句柄的调用和操作函数句柄的调用(1)fevFeval(f_h1) (2)feval(函数句柄，参数列表)f _ h=plotF eval (f _ h，03336910，03336910)f _ H2=sin；F eval (f _ H2，03336910)等于% x=0:10。Y=File(x)，转入郑智薰MATLAB数据文件，(1)记事本(.txt)文件导入方法1:首先从相关文件中删除非数字数据，将其保存为新的txt文件，然后加载文件名(要包含扩展名，请加载文件名(.被视为m文件并导致错误)方法2:直接从“文件”菜单(包括文字)中选择Import data任务

10、源文件(可选)。(2) excel(.File)文件导入方法1:使用“文件”菜单上的“导入数据”直接操作原始文件。如果文件包含非数字数据，则可以选择在导入数据之前将其粘贴到剪贴板。方法2: xls read sj3.xls(文件不包含非数字数据)，步骤2:预处理数据，为什么要预处理数据？为什么实际相关数据库太大、信息太多、其他数据容易受到噪声数据、空缺数据和不一致数据的影响、数据质量提高、挖掘结果质量提高，使挖掘过程更有效、更容易进行？4 .为了确保建模的质量和系统分析的正确结果，收集的原始数据必须进行数据转换和处理，以消除尺寸和可比性。如何预处理数据？典型的预处理方法为了确保数据整理、数据集

11、成和转换、数据返回、数据转换技术、建模质量和系统分析的正确结果，必须确保收集的原始数据的数据转换和处理消除尺寸和可比性。具有序列x=(x(1)、x(2)、x(n)的定义1是映射，f :x y，序列x到序列y的数据转换。规格化：按比例缩放曹征，使属性数据落在特定的较小部分。9)小数更正：根据移动属性a的小数点位置进行标准化、计算，8)z-score标准化：属性a的值根据a的平均值和标准差进行规范化和计算，例如，上海市内社会商品零售总额和全民所有员工总工资的数据如下：表1上海市内社会商品零售总额和全民所有工人总工资，data=78，79，80，81，82，83，84，85，86，87；23.8、2

12、7.6、31.6、32.4、33.7、34.9、43.2、52.8、63.8、73.4；41.4、51.8、61.7、67.9、68.7、77.5、95.9、137.4、155.0、175.0、data=78 79 80 81 82 84 85 8723 . 8 27 . 6 31 . 6 32 . 4 33 . 7 34 . 9 43 . 2 52 . 8 63 . 8 73 . 4；41 . 4 51 . 8 61 . 7 67 . 9 68 . 7 77 . 5 95 . 9 137 . 4 155 . 0 175 . 0；Data1=dataJune州=mean(data 1)；jun

13、fang cha=STD(data 1)zuixiao=min(data 1)zuida=max(data 1)% pr=min max(data)；Zongh=sum (data1 (:233603) Xia Biao 1=find (data (2，3360) 35) Xia Biao 2=find (dataI，j，1:年度的规范化公式：n=data (1，)-zui Xiao (1) 1，data=78，79，80，81，8223.8、27.6、31.6、32.4、33.7、34.9、43.2、52.8、63.8、73.4；41.4、51.8、61.7、67.9、68.7、77.5、9

14、5.9、137.4、155.0、175.0、23360商品零售总额和全民所有员工总薪金的数据无量纲(例如可选公式)/junfangcha(2)；Bzhun _ data3=(data1 (:3)-junzh (3)。/junfangcha(3)；bzhun _ data=bzhun _ data 2 bzhun _ data 3、huislilunp420、步骤3:在坐标图纸中表示映射方法、映射值映射方法、映射方法、映射方法和映射方法已知的每个物理数量之间相互关系的相对关系映射方法是研究物理定律最常用的方法之一。以图表方式使用，可以了解物理量之间的函数关系，探索和验证定律，并找到经验公式。求出特定物理量的数值，根据物理量的变化规律进行合理的插值和外推。映射方法还具有一目了然函数关系的优点。MATLAB绘图。PPT，plot (n，data (2，)，ro，n，data (3，)，b *)，data=78，79，7923.8、27.6、31.6、32.4、33.7、34.9、43.2、52.8、63.8、73.4；41.4、51.8、61.7、67.9、68.7、77.5、95.9、137.4、155.0、175.0，n=data (1，)-在实验数据集中找到最佳拟合