此函数使用 lsqcurvefit 将参数 D、A、mu、sig 拟合到 R^N-->R 高斯+常数模型函数， z(x) = D + A*exp( -0.5 * (x-mu).' * inv(sig) *(x-mu) ) 这里A和D是未知标量，mu是未知Nx1均值向量，sig是一个未知的NxN协方差矩阵。 通过施加下限和上限 0<=D<=0（见下文），这也可用于执行纯高斯拟合。 句法： [params,resnorm,residual,exitflag,output] = gaussfitn(xdata,zdata,params0,LB,UB,Name,Value) 输入（必填）： xdata：MxN 矩阵，其行指定 R^N 中的 M 个分散样本zdata：对应样本的 Mx1 向量 z(xdata) 输入（可选） params0：初始参数估计值的元胞数组 {D0,A0,mu0,sig0}。

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该资源下载下来即可以运行，输入的散点大于0小于32，这都是自己可以扩充的

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散点的聚类.rar

本文参考自<>章节33.3 寻找凸包,用C++实现了,Grahan和Jarvis两种算法求平面散点集的凸包,注释详细,代码精简,并用OpenGL绘制出所求结果予以验证.

基于echarts 的散点图，还需要引用 jquery echarts.js.

这是散布函数的简单包装，该函数使用欧几里得距离度量标准将其附近的条目数作为第三维，以颜色表示。 这是一个准系统，要求您的X和Y条目是相同长度的Nx1个向量。 它会尝试忽略异常值，但是如果您的数据跨越多个数量级并且需要使用对数X或Y标度，则效果会很差。 要对其进行测试，只需将数据放入两个Nx1向量并将其插入，即可从那里调整所需的设置。 请注意，如果要输入图形设置（例如标记大小和颜色图），但要实现自动距离阈值设置，请对该参数使用[]。 如果您首先使用以下方法创建子图，则可以将图形直接插入到子图中： sub_ax =子图（n，n，i）; heatmap_scatter（x_vals，y_vals，[]，false，10，'jet'，sub_ax） 希望能帮助到你！