Matlab实验优化绘图与计算结果的可视化

MATLAB具备丰富的绘图功能，能够轻松实现二维和三维绘图，使用plot函数可以直观展示计算结果。此外，MATLAB还支持程序结构控制、函数调用、数据结构、输入输出等多种编程语言特征，操作简单高效，适合各类编程需求。

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执行结果展示如下。

基于K-means算法聚类数据，将多维结果集转换为3D空间点坐标。 采用主成分分析方法实现数据挖掘结果可视化。

运算结果： f =0.0043 0.0051 0.0056 0.0059 0.0061 0.0062 0.0063 x =0.0063 -0.0034 0.2542 结论：a=0.0063, b=-0.0034, k=0.2542

使用Matlab求解模型并可视化结果 以下是使用Matlab求解模型并可视化结果的步骤： 定义方程: 分别创建名为 shier1.m 和 shier2.m 的m文件，用于定义两个方程。 创建主程序: 创建名为 shark1.m 的主程序，用于求解上述两个方程。 计算比例: 在 shark1.m 中，计算两种情况下鲨鱼数在鱼类总数中所占比例 x2(t) / (x1(t) + x2(t))。 绘制图形: 使用Matlab的绘图功能，绘制鲨鱼比例随时间变化的图形。使用实线表示战前的鲨鱼比例，使用 '*' 线表示战争中的鲨鱼比例。 分析结果: 通过观察图形，可以得出结论：战争中鲨鱼的比例比战前高。

可视化聚类结果这块工具还挺实用的，尤其对于那些数据或者机器学习的开发者来说。通过WEKA，你可以直观地看到聚类结果的分布图，你更好地理解数据集的特征。这里有不少方法可以尝试，比如通过聚类算法进行结果可视化，或者用其他一些工具加强。你可以参考下这些相关文章，了解不同的可视化方法，挺有的。 说到可视化，WEKA的聚类结果图对于后期的模型调优来说蛮有用的。尤其是对那些需要大量数据，寻找模式的同学来说，聚类的可视化效果可以你节省不少时间。嗯，有时候这种图表直接让你意识到模型是不是有效，效果是不是理想，所以如果你正在做数据工作，不妨试试这个方法。通过下文中的链接，可以直接跳转到相关资源，不用再花时间自己

Matlab 语言的第 2 讲，内容还挺实用的，讲了不少基础用法，适合刚上手或者回炉补课的你。节奏不拖，代码也比较清楚，像plot、mesh这些函数都有提到，用在哪、怎么调参数都说得蛮细的。 讲到图像、统计图绘制那块，配合下面这几篇相关文章一块看，效果更好。像MATLAB 二维统计图绘制那篇，讲怎么画折线图、散点图，直接上手画就行，不用绕弯子。 还有个讲小波的资源也不错，MATLAB 小波(第 2 版)，对信号感兴趣的可以看看，结合起来用效果更好。 建议你边看边敲，尤其是subplot、figure这些命令，多试几种组合方式，理解会快不少。如果你是数据可视化这块的新手，这一系列教程还挺合适的，

裁减修饰 peaks 的用法挺有意思，用 NaN 来‘掏空’一块区域，做数据缺失的模拟或者突出显示都蛮合适的。你只要用p(30:40,20:30)=nan*p(30:40,20:30)这一行，就能把 peaks 图里的某个小方块“挖掉”。直接surf(p)，那块区域就变成了一个的空洞。嗯，挺适合做异常值可视化。 用了peaks之后你会发现，默认图看起来太整了，有时候不太好区分重点。像这种裁减方式就比较灵活，尤其是在演示数据缺失、噪点、或者地形图坑洼的时候，直观。 如果你还不太熟悉surf的绘图原理，可以看看《MATLAB SURF 算法实现》，里面讲得还挺细的。再搭配《Fill Missing