按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）

该课题为基于Matlab的水果分级系统。水果厂商为了利润最大化，往往需要将出厂的苹果在销售之前进行分等级包装。以实现利润的最大化。整个设计流程为设计一套传送带的流水线。将每一个水果放到传送带传送带，送到某一个扫描仪的下方。对水果进行俯视的扫描。采集图像的面积，圆形，度色泽等多个参数。进行等级的分类。该设计仅仅实现软件部分。带有一个人机交互界面。可以在界面上面进行参数等级的输入。从而实现水果的等级分类，分为一等品，二等品和三等品。

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

国民生产总值Python数据分析练习

SRC (Sparse Representation Classifier) 稀疏表示分类器 SOMP (Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit) 同步正交匹配追踪 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。 此程序为论文仿真，论文题目为： Hyperspectral Image Classification Using Dictionary-Based Sparse Representation 论文地址： http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028 其实只实现了论文里的第一种方法SOMP 各个文件功能简介： isomp_Indiana.m 主程序 SamplesNormalize.m 数据归一化 findlabel2.m 划分训练样本和测试样本 SOMP.m 求稀疏表示矩阵 assig

商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式增长。无论是从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源和财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能替代。 本书包括 18 章，涉及使用 R 语言做数据分析和数据挖掘的主要分析方法。其中，第 1、 2 章为数据分析方法概述，第 3 章为 R 语言编程基础，第 4 章到第 8 章为统计学习方法，第 9 章到第 16 章为数据挖掘方法，第 17 章为特征工程，第 18 章为 R 文本挖掘。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的练习题。 本书作为 CDA 数据分析师系列丛书中《如虎添翼！数据处理的 SPSS 和 SAS EG 实现（第 2 版）》和《胸有成竹!数据分析的 SPSS 和 SAS EG 进阶（第 2 版）》的姊妹篇，将前两本书的内容进行整合并做了重大拓展，而且秉承了该系列丛书的特点：内容精练、重点突出、示例丰富、语言通俗。可以作为广大从业人员自学商业数据分析的读物，适合大中专院校师生学习和阅读，同时也可以作为高等院校商科、社会科学及相关培训机构的教材

输电线路故障评估和分类数据，及相关数据的负荷预测（含python程序）.zip

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

本系统实现的功能是，将日志信息生成、日志信息传送、日志信息分析，最后落地并可视化展示。完成的业务需求是统计课程TOPN信息，按照地市统计课程TOPN信息，按照流量统计TOPN信息。 内含项目完整代码，数据库及配套报告

R语言数据挖掘与分析，其中包含R的代码和ＰＤＦ文档