MATLAB数据分析
用Matlab筛选mirbase,一种基于miRBase数据库的无参的miRNA数据分析方法与流程
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本发明涉及转录组测序领域，具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。背景技术：miRNA是一类由内源基因编码非编码单链RNA分子，在动植物中参与转录后基因表达调控。多数miRNA以单拷贝、多拷贝或基因簇的形式存在于基因组中。miRNA在很多物种中被广泛发现，且在进化进程中高度保守，因此研究miRNA的确
日期 2023-06-12 10:48:40
MATLAB学习笔记（六）——MATLAB数据分析与多项式计算
（一）数据处理统计 一、最大值和最小值 1、求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y，如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y，如果X中含有复数则按模最大的存入y；最大值的序号存入I。 求最小值min的用法与max完全相同。 2、求矩阵的最大值和最小值 max(A
日期 2023-06-12 10:48:40
MATLAB数据分析3
MATLAB数据分析3 %数据的输入 %A = input(提示信息，选项); % A = input('请输入一个变量A的值:'); %数据的输出 %disp(输出项)&#x
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB数据分析2
MATLAB数据分析2 %特殊矩阵 %通用的特殊矩阵 %zeros函数:产生全0矩阵，即零矩阵 %格式： %zeros(m):产生mxm零矩阵 %zeros(m,n):产生mxn零矩阵 %zeros(size(A)):产
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB数据分析
MATLAB数据分析 %求解x^2 - 3x + 1 = 0 的根 %方法一： % 求根 % p = [1,-3,1]; % x = roots(p); %绘制图像 % x = -5 : 0.1 : 5; % y1 =
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版） 1.1 数据分析与MATLAB
本章主要介绍MATLAB软件的一些入门知识，包括MATLAB界面及其基本操作、变量与函数、运算符与操作符、矩阵数据的输入与输出、符号运算、M文件与编程等，为读者学习以后各章打下基础。 1.1 数据分析与MATLAB 1.1.1 数据分析概述 1.数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据进行详细研究，提取其中有用信息并形成结论，以求最大化地开发数据的功
日期 2023-06-12 10:48:40
MATLAB 数据分析方法（第2版）1.2 MATLAB基础概述
MATLAB源于Matrix Laboratory，即矩阵实验室，是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、数据可视化、系统仿真以及交互式程序设计的高科技计算环境。自1984年该软件推向市场以来，历经30多年的发展与竞争，现已成为适合多学科、多种工作平台的功能强大的大型软件。MATLAB应用广泛，其中包括信号处理和通信、图像和视频处理、控制系统、测试和测量、计算金融学及计算生物学
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版）1.3 MATLAB基本语法
MATLAB中的基本数据类型有15种，主要是整型、浮点、逻辑、字符、日期和时间、结构数组、单元格数组以及函数句柄等。不论数据是怎样的类型，在计算机程序中总是以常量与变量的形式出现。 1.常量 在程序执行过程中，其值不能被改变的量为常量。MATLAB中的常量也称为数值量，简单地可理解为具体的数值。例如： 1）整型常量：如12、78、109。 2）实数（浮点）型常
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版）1.4 数组和矩阵运算
矩阵是MATLAB数据存储的基本单元，矩阵运算是MATLAB语言的核心，在MATLAB语言系统中几乎一切运算都是以对矩阵的操作为基础的。 1.4.1 数组的创建与运算 1.数组的创建 在MATLAB中，一般使用方括号（\[\]）、逗号（，）、空格、冒号（：）、函数命令等方法来创建数组，具体方法见表1-8。 表1-8 数组的创建方法
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版）1.5 M文件与编程
在默认状态下，M文件编辑/调试器（Editor/Debugger）窗口不随MATLAB界面的出现而启动。当需要编写M文件时，在主界面的主页上单击“新建脚本”按钮，即可启动该窗口。如图1-17所示。 图1-17 M文件编辑/调试器窗口 M文件编辑/调试器的菜单与工具栏请参考“帮助”系统。 1.5.2 M文件 M文件是由MATLAB语句（命令或函数）
日期 2023-06-12 10:48:40
MATLAB 数据分析方法（第2版）1.6 MATLAB通用操作实例
下面通过一个操作实例，说明MATLAB的通用操作界面的使用方法，使读者对软件环境更加熟悉，并且掌握如何在命令行窗口中使用简单命令。 实验 MATLAB通用操作界面综合练习实验 按照以下步骤进行。 1）启动MATLAB。 2）在命令行窗口中输入以下几行命令： a=\[1,2,3;4,5,6;7,8,9\]; b=\[1,3,5;2,4,6;5,7
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版）2.1 基本统计量与数据可视化
数据描述性分析是从样本数据出发，概括分析数据的集中位置、分散程度、相互关联关系以及数据分布的正态或偏态特征等。它是进行数据分析的基础，对不同类型量纲的数据有时还要进行变换，然后再作出合理分析。本章主要介绍样本数据的基本统计量、数据的可视化、数据分布检验及数据变换等内容。 2.1 基本统计量与数据可视化 2.1.1 一维样本数据的基本统计量 描述数据的基本特征主要为集中
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版）2.2 数据分布及其检验
样本数据的数字特征刻画了数据的主要特征，而要对数据的总体情况作全面的了解，就必须研究数据的分布。上节中的数据直方图与Q-Q图等能直观粗略地描述数据的分布，本节进一步研究如何判定数据是否服从正态分布的问题。若不服从正态分布，那么又可能服从怎样的分布？ 2.2.1 一维数据的分布与检验 1.经验分布函数 设来自总体X的容量为n的样本x1,x2,…,xn，样本的次序统计量为
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB 数据分析方法（第2版）2.3 数据变换
在解决经济问题综合评价时，评价指标通常分为效益型、成本型、适度型等类型。效益型指标值越大越好，成本型指标值越小越好，适度型指标值既不能太大也不能太小为好。 一般来说，对问题进行综合评价，必须统一评价指标的属性，进行指标的无量纲化处理。常见的处理方法有极差变换、线性比例变换、样本标准化变换等方法。 我们将式（2.1.16）表示的样本数据矩阵X的每一列理解为评价指标，共有p个指标
日期 2023-06-12 10:48:40
MATLAB 数据分析方法（第2版）导读
自本书第1版出版以来，我们的社会已进入大数据时代，数据分析方法越来越受到人们的重视，许多学校选用了本书作为教材，并取得了良好的教学效果。同时分析数据的MATLAB软件也在不断地升级与更新，功能越来越强大、越来越智能化。为了让读者更好地学习与掌握数据分析方法，我们对第1版进行了修订。这次修订仍然保持原教材的基本框架与内容体系，但对部分章节的例题数据进行了更新，涉及软件更新的部分也对原书的程序进行改编
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