[Visual.C.系统开发实例精粹].四维科技.赵辉.叶子青.扫描版.pdf

python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度，修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图，可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果

很多问题会设计到三个自变量，一个因变量，一般做图方法只有三个坐标轴，MATLAB可以用颜色作为第四维进行画图，画四维图，X轴，Y轴， Z轴分别代表三个自变量，颜色的变化代表因变量，可以很直观的体现三个自变量和一个因变量的对应关系！

为了更好的反应污染物在流体中的扩散过程，在一维的水质模型的基础上提出了四维水质模型。根据扩散时的质量守恒定律，经过三维的傅立叶变换，建立起污染物扩散的微分方程，再进行合理的简化，得出污染物在水体中各点浓度随时间变化的解析式，并通过一个实例在MTALAB平台上得到仿真结果。实验结果表明，使用MATLAB比其他软件更加形象、直观的反应四维水质模型，同时验证了四维模型比一维更具有先进性。

列联表的作用是分析定类变量和定类变量之间有无关系； 优点：不需要确定因变量和自变量； 缺点：卡法检验对三维和三维以上列联表资料的分析有一定的困难，即对混杂变量的控制较为困难。 此篇文章具体讲述了如何对四维、多维与更高维度列联表进行降维处理。

很多问题会设计到三个自变量，一个因变量，一般做图方法只有三个坐标轴，MATLAB可以用颜色作为第四维进行画图，画四维图，X轴，Y轴， Z轴分别代表三个自变量，颜色的变化代表因变量，可以很直观的体现三个自变量和一个因变量的对应关系！

四维超混沌系统二维，三维相图和时间序列图matlab代码

灰色评价法、模糊综合评价等需确定隶属函数、各指标权重,明显受人为因素的影响。尝试应用神经网络技术进行网络安全的综合评价,并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BP网络建模基本原则和步骤的情况下,建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。16个实例研究表明：提出的样本生成方法、建模过程是可靠的,并能有效地避免出现“过训练”和“过拟合”现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力,不受人为因素的影响,各评价指标与网络安全等级之间存在明显的非线性关系,网络安全策略对网络安全的影响最大。

大数据-算法-非线性优化方法及在四维变分资料同化系统中的应用.pdf

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