norm函数（matlab中norm（a）什么意思）

本文目录

• matlab中norm(a)什么意思
• 如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数
• Datamining如何处理分析数据
• R语言中如何将一个数据集随机等分成4部分
• x=rnorm(500)什么意思
• r中怎么输入矩阵的值

matlab中norm(a)什么意思

norm(A)是求矩阵或者向量A的范数。

例如：

A = ;

norm(A)

ans =

5

然后dot()是向量乘法，

DOT(A,B) is the same as A’*B

例如：

A = ;

B = ;

C = dot(A,B)

C =

7

所以你的dot(norm(A))应该会少了一个dot参数，只能是相当于norm(A)

扩展资料：

matlab中norm函数的用法

格式：n=norm(A,p)功能：norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数

1、如果A为矩阵

n=norm(A)

返回A的最大奇异值，即max(svd(A))

n=norm(A,p)

根据p的不同，返回不同的值

p：返回值 

1：返回A中最大一列和，即max(sum(abs(A))) 

2：返回A的最大奇异值，和n=norm(A)用法一样 

inf：返回A中最大一行和，即max(sum(abs(A’))) 

‘fro’   A和A‘的积的对角线和的平方根，即sqrt(sum(diag(A’*A)))

2、如果A为向量

norm(A,p)

返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1《p《+∞.

norm(A)

返回向量A的2范数，即等价于norm(A,2)。

norm(A,inf)

返回max(abs(A))

norm(A,-inf)

返回min(abs(A))

参考资料来源：norm()-百度百科

如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数

曲线拟合：（线性回归方法：lm）1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量 z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y) #做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z)) #添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合：（nls）lm是将曲线直线化再做回归，nls是直接拟合曲线。需要三个条件：曲线方程、数据位置、系数的估计值。如果曲线方程比较复杂，可以先命名一个自定义函数。例： f=function(x1, x2, a, b) {a+x1+x2^b}; result=nls(x$y~f(x$x1, x$x2, a, b), data=x, start=list(a=1, b=2)); #x可以是数据框或列表，但不能是矩阵 #对系数的估计要尽量接近真实值，如果相差太远会报错：“奇异梯度” summary(result); #结果包含对系数的估计和p值根据估计的系数直接在散点图上使用lines加曲线即可。曲线拟合：（局部回归）lowess(x, y=NULL, f = 2/3, iter = 3) #可以只包含x，也可使用x、y两个变量 #f为窗宽参数，越大越平滑 #iter为迭代次数，越大计算越慢loess(y~x, data, span=0.75, degree=2) #data为包含x、y的数据集；span为窗宽参数 #degree默认为二次回归 #该方法计算1000个数据点约占10M内存举例：x=seq(0, 10, 0.1); y=sin(x)+rnorm(101) #x的值必须排序plot(x,y); #做散点图lines(lowess(x,y)); #利用lowess做回归曲线lines(x,predict(loess(y~x))); #利用loess做回归曲线，predict是取回归预测值z=loess(y~x); lines(x, z$fit); #利用loess做回归曲线的另一种做法

Datamining如何处理分析数据

数据挖掘的定义 1.技术上的定义及含义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、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。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。2.商业角度的定义数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史，只不过在过去数据收集和分析的目的是用于科学研究，另外，由于当时计算能力的限制，对大数据量进行分析的复杂数据分析方法受到很大限制。现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，这些数据不再是为了分析的目的而收集的，而是由于纯机会的（Opportunistic）商业运作而产生。分析这些数据也不再是单纯为了研究的需要，更主要是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。但所有企业面临的一个共同问题是：企业数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样，数据挖掘也因此而得名。因此，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。数据挖掘的功能 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。1、自动预测趋势和行为数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能作出反应的群体。2、关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。3、聚类数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初，Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是，在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。4、概念描述概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。5、偏差检测数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。蒙特卡洛各类常用统计分布蒙特卡洛模拟数据生成的大致思路：1、构造自变量x的均匀分布2、根据对应分布的均值函数，构造x变量对应的均值。（广义线性模型的link 函数参考计算以第一组为验证，其余为建模数据时的误差lr5 =glm(pm2.5~.,data=d3= sum(error^2)/length(pre5) }}}mmse2 = apply(mse3, 2, mean)根据交叉验证误差选取最终模型，并计算测试集中的预测误差（以13中的例子为参考）power = which.min(mmse1)lrf = glm(pm2.5~poly(No,power),data=train)pref = predict(lrf, newdata=test)errorf = pref-test$pm2.5msef = sum(errorf^2)/length(pref)

R语言中如何将一个数据集随机等分成4部分

1、使用“:“，如x=1:10，注意该方法既可以递增也可以递减，如y=10:12、seq，有两种用法：①seq(起点，终点，步长); ②seq(length=9, from=1, to=5) seq还有一种简写：seq(x) #相当于1:length(x)，但当length(x)为0时，返回integer(0)3、c(1,2,8)4、使用scan()，可以等待键盘输入。输入过程中，可以使用空格分隔每个元素，也可以一行输入一个元素。输入完毕只需键入一个空行即可。5、rep(x,n) #将x重复n次，可使用each限定为依次重复形式 rep(1:3,3) rep(1:3,each=3)6、sequence(4,9)构造一个包含1:4和1:9共13个元素的向量7、gl(k,n,length=,label=)构造一个因子序列。k为水平数，n为每个水平连续出现的次数，length为整个序列的长度，label为因子标签。举例：gl(3,5,length=20,label=c(’a’,’b’,’c’))8、expand.grid(a=1:3,b=1:4,c=c(’x’,’y’,’z’))构造一个数据框，将各参数的各水平完全搭配。9、paste：该函数每次从每个参数中提取一个元素组成一个字符串，直至元素最多的参数取完，其它元素不足的参数循环补足。 可接受多个参数，每个参数可包括多个元素。例：paste(c(“X“,“Y“), 1:10, sep=““)10、combn(x, n) #生成x中取n个元素的所有组合常用随机数字 runif(n,min=0,max=1) #uniform，均匀分布 rnorm(n,mean=0,sd=1) #Gaussian(normal)，正态分布 rexp(n,rate=1) #exponential，指数分布 rlnorm(n,meanlog=0,sdlog=1) #lognormal，对数正态分布

x=rnorm(500)什么意思

摘要这是rnorm()函数，产生一系列的随机数，随机数个数，均值和标准差都可以设定。

咨询记录 · 回答于2021-11-21

x=rnorm(500)什么意思

这是rnorm()函数，产生一系列的随机数，随机数个数，均值和标准差都可以设定。

那rnorm(500)怎么解释呢？是几个随机数，均值多少

是在500里面取一个随机数

嗯嗯好滴~请问标准差的code怎么写啊

这个我不清楚

谢谢您

r中怎么输入矩阵的值

w《-seq(1:10)

a《-matrix(w,nrow=5,ncol=2,byrow=T,dimnames=list(paste0(“r“,1:5),paste0(“1“,1:2)))#给行和列设置名称

cbind更宽rbind更长

my.dataset《-data.frame(site=c(“A“,“B“,“A“,“A“,“A“),

season＝c（＂winter＂，＂summer＂，＂summer＂，＂spring＂，＂fall＂），

pH＝c（7．4，6．3，8．6，7．2，8．9））

names（my．dateset）＃读取数据框的列名

setwd（＂E：／／dataming＂）＃设置工作路径

getwd（）＃获取工作路径

import.txt《-read.table(“iris.txt“,header = TRUE)  #读入iris.txt文件

import.csv《-read.table(“iris.csv“,header = TRUE，sep = “,“)  #读入iris.csv文件

import.csv《-read.csv(“iris.csv“)  #读入iris.csv文件

unstructuredText 《- readLines(“unstructuredText.txt“)#读入非结构化数据

＃Excel文件的导入

＃利用RODBC包读入（须配置odbc）

library（RODBC）

channel《-odbcConnectExcel2007(“sample.xlsx“)#建立连接

odbcdf《-sqlFetch(channel,’data’)#读取工作表data的数据

odbcClose（channel）＃关闭连接

＃利用xlsx包读取Excel数据（需配置java）

library（xlsx）

res 《- read.xlsx(’sample.xlsx’,1)

detach（package：xlsx）

＃访问网络数据

salary_data 《- read.csv(“