Matlab基础语法：变量和数据类型，基本运算，矩阵和向量，常用函数，脚本文件
Matlab 支持多种数据类型，包括数值类型、字符类型和逻辑类型。掌握这些基本的变量和数据类型，是我们进行数学建模和计算的基础。
数学建模系列（4/4）：Matlab建模实战
Matlab（Matrix Laboratory）是MATHWORKS公司开发的一个高效数值计算和可视化工具，广泛应用于科学研究、工程计算、金融分析和数据处理等领域。Matlab提供了丰富的函数库，支持矩阵运算、数据分析、算法开发和仿真等功能，非常适合用于数学建模。
数学建模算法与应用 第5章 插值与拟合方法
插值与拟合是数值分析中的重要工具，用于处理数据之间的关系，通过构建函数来逼近数据点或填补未知值。插值用于通过已知的数据点来估计未采集的值，而拟合则是通过数据找到一个合适的模型来近似表示数据的趋势。插值和拟合方法在工程、物理学、经济学等领域有着广泛的应用。
数学建模算法与应用 第7章 数理统计与方法
数理统计是通过数据来推断不确定性的科学工具，在数据分析和科学实验中起着至关重要的作用。统计方法可以帮助我们从样本中推断总体的特性，验证假设并分析变量之间的关系。
数学建模算法与应用 第8章 时间序列分析
时间序列分析是一种基于时间顺序对数据进行建模和分析的统计方法，广泛应用于金融、经济、气象等领域。通过时间序列分析，可以预测未来的趋势和变化，识别周期性行为。
数学建模算法与应用 第9章 支持向量机及其方法
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归分析中。它通过寻找最优分隔超平面来最大化类别之间的间隔，是一种强大且高效的机器学习算法。
数学建模算法与应用 第10章 多元分析及其方法
多元分析是用于分析和解释多个变量之间关系的一组统计技术。在许多实际应用中，如市场营销、医学研究和社会科学中，变量往往不是独立的，多个变量之间可能存在复杂的相互作用。多元分析方法通过统计建模，揭示数据中隐藏的结构和规律。
数学建模算法与应用 第11章 偏最小二乘回归及其方法
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）是一种用于分析多个自变量和因变量之间关系的多元统计方法，特别适用于当自变量之间存在多重共线性，或自变量数量大于样本数量的情况。PLS通过同时对自变量和因变量进行降维，提取出一组潜在变量来建立回归模型。
数学建模算法与应用 第6章 微分方程建模及其求解方法
微分方程是描述自然界中变化过程的重要数学工具。在物理、化学、生物学以及工程等领域，许多问题都可以通过微分方程来建模。通过对微分方程的求解，可以更好地理解和预测系统的动态行为。
Matlab数值分析K-means聚类算法
我写的附录文章1简单介绍了K-means聚类算法。Matlab提供了专用函数kmeans用于聚类的质心。假设随机生成两维样本数据，然后用
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