均值检验

Games-Howell方法用于对来自正态总体的均值进行近似检验，特别是当方差不等时。它采用带有特定加权自由度(df')的Tukey学生化范围及基于均值方差均值的标准误差。该方法通过Games和Howell的程序比较成对方法之间的差异。对于统计检验，该函数调用文件qTukey.m（输入数据矩阵[1=yes（默认）； 2=否，如果不是则需要提供统计矩阵]和显著性水平，默认为0.05）来输出每对均值差异的详尽统计分析表格。

某厂根据经验得知，加工的零件椭圆度渐近服从正态分布，总体均值为0.081mm，总体标准差为0.025mm。现使用新机床加工200个零件，测得椭圆度均值为0.076mm。以α=0.05水平检验新机床加工零件的椭圆度总体均值是否与以前有显著差异。

（一）MATLAB数据统计与分析描述 在数据分析中，单一正态总体均值检验是一种常用的统计方法，用于验证样本数据是否来自于特定均值的总体。该方法利用MATLAB工具进行参数检验，通过数值分析和假设检验来评估数据的显著性和统计意义。

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

在方差未知的情况下，利用MATLAB的ttest2函数对两个样本的均值差异进行了检验。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

使用MATLAB的ttest2函数，针对两个样本的均值差异进行了方差未知的t检验。

基于均值偏移算法的MATLAB聚类程序 均值偏移基本原理、算法和应用 均值偏移图像分割程序 均值偏移目标跟踪MATLAB程序 基于均值偏移的图像分割MATLAB程序 均值偏移算法源代码和演示图片 均值偏移目标跟踪程序 小波变换MATLAB程序 均值偏移算法聚类程序 均值偏移算法详解和MATLAB源码 均值偏移算法跟踪代码及卡尔曼滤波处理 均值偏移算法聚类程序 均值偏移跟踪算法及C++源码 均值偏移跟踪算法MATLAB实现 均值偏移图像分割MATLAB源码 均值偏移卡尔曼目标跟踪编译程序 均值偏移图像平滑MATLAB实现 均值偏移目标跟踪MATLAB实现 均值偏移跟踪算法C++源代码 基于均值

这篇论文深入探讨了k-均值聚类算法，涵盖了其核心原理、算法步骤以及应用场景。此外，还分析了k-均值算法的优势和局限性，并讨论了如何优化算法性能，例如选择合适的k值和初始聚类中心点。

使用Matlab对随机生成的数据进行聚类分析，分别采用K均值聚类和模糊C均值聚类方法。 K均值聚类：* 距离计算方法：默认采用欧式距离(sqeuclidean)，可选用曼哈顿距离(cityblock)、余弦距离(cosine)、相关系数距离(correlation)以及汉明距离(hamming，仅适用于二分类变量)。* 可选参数：'Streams'和'UseSubstreams'，用于设置数据流，需重新设置数据。* 输出结果：* 各变量的簇心位置；* 簇内点到质心距离之和；* 各点在不同距离计算方法下到质心的距离；* 基于不同距离计算方法的聚类结果；* silhouette系数用于评估聚类合理