Statistics Toolbox

运用统计与机器学习分析数据及数据建模

Statistics Toolbox™ 提供用于对数据进行组织、分析和建模的统计和机器学习算法和工具。您可以使用用于预测建模的回归或分类, 生成用于 Monte Carlo 仿真的随机数字, 使用用于探索性数据分析的统计图, 并可执行假设检验。

对于分析多维数据,Statistics Toolbox 包括多种算法,可让您通过顺序特征选择来确定影响您模型的主要变量,通过主成分分析来转换您的数据, 应用规则化或缩减, 或使用偏最小二乘回归。该工具箱提供了受监督和不受监督机器学习算法,包括支持向量机 (SVM)、促进式 (boosted) 和袋装 (bagged) 分类树、K 均值和分层聚类、k-最近邻搜索、高斯混合和隐马尔可夫模型。

使用 Statistics Toolbox 进行的回归分析:R2012a 中的功能

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Shashank Prasanna

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来自 Shashank Prasanna、 Statistics Toolbox 技术专家