样本加权

如果你正在做聚类，尤其是模糊 C 均值（FCM）算法的优化，Weka 工具可算是个挺不错的选择。它能通过支持样本加权和离散系数来提升传统聚类算法的精度，一些硬性聚类在模糊数据中的不足。是在数据分布较为模糊的场景下，FCM 能够更好地展现出数据的真实结构。Weka 本身操作起来也蛮，适合刚接触数据挖掘的朋友。你可以直接在工具中进行调试和可视化，省去不少时间。对于那些需要实现类似功能的开发者，可以参考一下 Weka 的应用案例，尤其是经典数据集时的效果挺值得一试。 另外，FCM 算法的引入样本加权和离散系数也可以进一步优化聚类结果。其实，聚类本身就蛮有趣的，你可以通过调整加权和系数值，快速看到算法

方差S²（样本）的定义为：

SurveyData.csv 中含有有关华盛顿特区国家广场的纪念碑和博物馆的独特数据，而 Bingaman_Example_Code.Rmd 则演示了如何使用这些数据进行统计分析。

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

matlab编程-加权平均数。计算输入向量的加权几何、算术或调和平均值。

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

动态加权综合评价模型的代码，蛮适合做数据评价的。如果你对空气污染这种多因素综合评价感兴趣，这段代码可以帮你节省不少时间。代码注释详细，逻辑也清晰，完全可以拿来直接用。是用到动态加权和 Borda 排序这块，挺实用的。对了，代码跑的案例是某城市的空气污染情况，换成你自己的数据也没问题。学习这种评价模型，对研究城市治理或环境保护的小伙伴来说，还是有的。

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。