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MATLAB数据探索性分析
  • （美）温迪·L.马丁内兹（Wendy L. Martinez），（美）安吉尔·R.马丁内兹（Angel R. Martinez），（美）杰弗瑞·L.索卡（Jeffrey L. Solka）著 著
  • 出版社： 北京：清华大学出版社
  • ISBN：9787302474999
  • 出版时间：2018
  • 标注页数：352页
  • 文件大小：39MB
  • 文件页数：368页
  • 主题词：Matlab软件－高等学校－教材－英文

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图书目录

第一部分 探索性数据分析综述3

第1章 绪论3

1.1何为探索性数据分析3

1.2全文概述5

1.3关于符号表示法6

1.4本书使用的数据集7

1.4.1非结构化文本文档7

1.4.2基因表达数据10

1.4.3Oronsay数据集14

1.4.4软件检测15

1.5数据变换15

1.5.1幂变换16

1.5.2标准化17

1.5.3数据球面化17

1.6深入阅读19

练习20

第二部分 模式发现的EDA方法23

第2章 降维——线性方法23

2.1简介23

2.2主成分分析——PCA25

2.2.1基于样本协方差矩阵的PCA25

2.2.2基于样本相关矩阵的PCA27

2.2.3应该保留多少个维度27

2.3奇异值分解——SVD31

2.4非负矩阵分解34

2.5因子分析37

2.6Fisher线性判别40

2.7本征维数44

2.7.1最近邻法44

2.7.2关联维数47

2.7.3最大似然法48

2.7.4包数估计49

2.8总结与深入阅读50

练习51

第3章 降维——非线性方法55

3.1多维尺度分析——MDS55

3.1.1度量MDS56

3.1.2非度量MDS62

3.2流形学习68

3.2.1局部线性嵌入68

3.2.2等距特征映射——ISOMAP69

3.2.3海赛特征映射70

3.3人工神经网络方法73

3.3.1自组织映射74

3.3.2生成式拓扑映射76

3.3.3曲元分析79

3.4总结与深入阅读82

练习83

第4章 数据巡查85

4.1总体巡查法85

4.1.1Torus Winding法86

4.1.2伪总体巡查法89

4.2插值巡查法91

4.3投影追踪法92

4.4投影追踪索引98

4.4.1Posse卡方索引98

4.4.2矩索引99

4.5独立成分分析100

4.6总结与深入阅读103

练习104

第5章 发现类105

5.1简介105

5.2层次聚类法107

5.3优化方法——k均值聚类111

5.4谱聚类115

5.5文本聚类117

5.5.1非负矩阵分解——回顾117

5.5.2概率潜在语义分析121

5.6聚类评估124

5.6.1Rand索引125

5.6.2同型相关127

5.6.3上尾法127

5.6.4轮廓图129

5.6.5间隙统计131

5.7总结与深入阅读135

练习137

第6章 基于模型的聚类140

6.1基于模型的聚类方法概述140

6.2有限混合模型142

6.2.1多元有限混合模型143

6.2.2分量模型——协方差矩阵约束144

6.3最大期望算法149

6.4基于模型的层次聚合聚类152

6.5基于模型的聚类154

6.6基于模型聚类的密度估计和判决分析158

6.6.1模式识别介绍158

6.6.2贝叶斯决策理论158

6.6.3基于模型聚类的概率密度估计160

6.7由混合模型生成随机数据163

6.8总结与深入阅读165

练习167

第7章 平滑散点图169

7.1简介169

7.2loess170

7.3鲁棒loess拟合177

7.4loess残差分析与诊断179

7.4.1残差图180

7.4.2散布平滑183

7.4.3loess包络——向上和向下平滑184

7.5平滑样条及应用185

7.5.1样条回归185

7.5.2平滑样条187

7.5.3均匀间隔数据的平滑样条191

7.6选择平滑参数193

7.7二元分布平滑195

7.7.1中间平滑对196

7.7.2极平滑198

7.8曲线拟合工具箱201

7.9总结与深入阅读202

练习203

第三部分 EDA的图形方法209

第8章 聚类可视化209

8.1树状图209

8.2树图211

8.3矩形图213

8.4ReClus图216

8.5数据图像220

8.6总结与深入阅读223

练习224

第9章 分布图形226

9.1直方图226

9.1.1一元直方图226

9.1.2二元直方图231

9.2箱线图232

9.2.1基本箱线图233

9.2.2基本箱线图的变形237

9.3分位数图240

9.3.1概率图240

9.3.2q-q图241

9.3.3分位数图245

9.4袋状图246

9.5测距仪箱线图247

9.6总结与深入阅读250

练习251

第10章 多元可视化253

10.1象形图253

10.2散点图255

10.2.1 2D和3D散点图255

10.2.2散点图矩阵257

10.2.3六边形分组散点图259

10.3动态图260

10.3.1识别数据261

10.3.2关联263

10.3.3笔刷265

10.4协同图267

10.5点阵图269

10.5.1基本点阵图269

10.5.2多路点阵图270

10.6绘点为线274

10.6.1平行坐标图274

10.6.2安德鲁曲线276

10.6.3安德鲁图像278

10.6.4其他绘图矩阵280

10.7再看数据巡查282

10.7.1总体巡查282

10.7.2组合巡查283

10.8双标图285

10.9总结与深入阅读287

练习289

附录A 近似度量292

A.1定义292

A.1.1相异性293

A.1.2相似性度量294

A.1.3二值数据的相似性度量294

A.1.4概率密度函数的相异性295

A.2变换295

A.3进阶阅读296

附录B EDA相关软件资源297

B.1MATLAB程序297

B.2其他EDA程序300

B.3EDA工具箱301

附录C 数据集的描述302

附录D MATLAB工具使用要点306

D.1MATLAB简介306

D.2在MATLAB中获得帮助307

D.3文件和工作空间管理307

D.4MATLAB的标点符号308

D.5算术运算符309

D.6MATLAB的数据结构309

D.6.1基本数据结构309

D.6.2构建数组309

D.6.3元胞数组310

D.6.4结构体311

D.7脚本文件与函数311

D.8控制流311

D.8.1for循环312

D.8.2while循环312

D.8.3条件分支语句312

D.8.4开关语句313

D.9基本绘图313

D.10如何获取MATLAB信息315

附录E MATLAB函数316

E.1MATLAB316

E.2统计工具箱318

E.3EDA工具箱320

E.4EDA图形界面工具箱322

参考文献332

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