查找数组之间的相对误差可能很有用，例如，在确定迭代函数是否收敛到正确解时。 我使用这个函数来测试对我的数值求解器的调整是否接近解析解，但当然有许多应用程序在其中指示性错误会很有用。 使用该功能很简单。 使用您想要比较的数组/矩阵： relError(A,B,C,...) 其中大小（A）=大小（B）=大小（C）。 该函数输出一个大小为 nArgs x nArgs 的二维数组，将每个输入与每个输入进行比较。 使用 'display' 参数抑制输出文本。 例子： A=[1 2]; B=[1 2]; C=[2 4]; err = relError(A,B,C,'display',false) 错误 = 美国广播公司A --> 0 0 100 B --> 0 0 100 C --> 50 50 0 所以对于第一个参数和第三个参数之间的错误，使用 err(1,3)。

数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================

用数组创建函数创建一个二维数组显示件，成员为： 4 5 6 1 2 3 3 4 5 6 1 2 2 3 4 5 6 1 1 2 3 4 5 6 编程将上述创建的数组转置为： 1 2 3 4 2 3 4 5 3 4 5 6 4 5 6 1 5 6 1 2 6 1 2 3

针对关联维数计算耗时量大的问题，通过改进点对距离的度量方法，以及采用K-NN技术进行点对的搜索实现了关联和的快速计算，较大程度地提高了关联维数的计算速度。验证表明：对于长度为20 480的时间序列，采用快速算法计算关联维数，其耗时量是G-P算法的1/60。

IM数据 10个Revit各类型建筑模型,可以加载到arcgis pro等各种软件中做三维数据处理实验的样例数据。 001 迪斯尼食品小卖部 002 别墅项目 003 联排别墅 004 江湖别墅 005 三层办公楼建筑 006 空压站项目 007 加油站服务区 008 小高层商住楼 009 体育馆

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CNN神经网络一维数据预测和二维图片分类，自己收集的资源，并加上了数据。

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火山PC三维数组的使用案例_理论上可以无数维

基于coursea上吴恩达的机器学习课程练习题ex7，通过matlab实现PCA维数约减，具体功能详见https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122751044#comments_23892789