前言
第一章 多維數(shù)據(jù)的組織與整理(1)
第一節(jié) 多維數(shù)據(jù)的組織(1)
第二節(jié) 多維數(shù)據(jù)的可視化(2)
習(xí)題(19)
第二章 多元統(tǒng)計(jì)學(xué)與矩陣計(jì)算基礎(chǔ)(23)
第一節(jié) 多維隨機(jī)變量的一些概念(23)
第二節(jié) 多元正態(tài)分布(25)
第三節(jié) WISHART分布(29)
第四節(jié) HOTELLING分布(30)
第五節(jié) WILKS分布(31)
第六節(jié) 多元隨機(jī)變量的數(shù)字特征(32)
第七節(jié) 矩陣分解與導(dǎo)數(shù)(33)
第八節(jié) 數(shù)據(jù)讀取的MATLAB實(shí)現(xiàn)(35)
習(xí)題(46)
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)(48)
第一節(jié) 引言(48)
第二節(jié) 均值向量的檢驗(yàn)(49)
第三節(jié) 協(xié)方差矩陣的檢驗(yàn)(53)
第四節(jié) 實(shí)例計(jì)算(55)
第五節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)的MATLAB實(shí)現(xiàn)(58)
習(xí)題(72)
第四章 判別分析(76)
第一節(jié) 引言(76)
第二節(jié) 距離判別法(76)
第三節(jié) Bayes判別法8l
第四節(jié) Fisher 判別法(84)
第五節(jié) 判別分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)(86)
習(xí)題(92)
第五章 聚類分析(97)
第一節(jié) 引言(97)
第二節(jié) 相似性(97)
第三節(jié) 系統(tǒng)聚類法(101)
第四節(jié) 系統(tǒng)聚類分析MATLAB實(shí)現(xiàn)(108)
第五節(jié) 熱圖與聚類(117)
第六節(jié) 其他聚類方法(134)
習(xí)題(145)
第六章 主成分分析(150)
第一節(jié) 引言(150)
第二節(jié) 主成分分析的幾何解釋與推廣(151)
第三節(jié) 數(shù)學(xué)原理與主要性質(zhì)(153)
第四節(jié) 主成分應(yīng)用舉例(156)
第五節(jié) 主成分分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)(167)
習(xí)題(176)
第七章 因子分析(181)
第一節(jié) 因子分析的基本概念(181)
第二節(jié) 因子模型l(82)
第三節(jié) 載荷矩陣的求解(186)
第四節(jié) 兇子旋轉(zhuǎn)與得分(190)
第五節(jié) 因子分析詳細(xì)算例(194)
第六節(jié) 因子分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)(203)
習(xí)題(209)
第八章 對(duì)應(yīng)分析(215)
第一節(jié) 對(duì)應(yīng)分析的基本思想(215)
第二節(jié) 對(duì)應(yīng)分析數(shù)據(jù)的列聯(lián)表表示(215)
第三節(jié) 對(duì)應(yīng)分析的基本理論(217)
第山節(jié) 對(duì)應(yīng)分析的具體步驟與注意事項(xiàng)(220)
第五節(jié) 對(duì)應(yīng)分析舉例與MATLAB實(shí)現(xiàn)(224)
習(xí)題(250)
第九章 典型相關(guān)分析(254)
第一節(jié) 引言(254)
第二節(jié) 基本理論性質(zhì)(254)
第三節(jié) 樣本數(shù)據(jù)的典型相關(guān)分析(260)
第四節(jié) 典型相關(guān)分析的幾個(gè)問題(263)
第五節(jié) 典型相關(guān)計(jì)算過程實(shí)例(266)
第六節(jié) 典型相關(guān)分析解讀實(shí)例(269)
第七節(jié) 典型相關(guān)分析的MATLAB實(shí)現(xiàn)(276)
習(xí)題(285)
第十章 多維標(biāo)度法(290)
第一節(jié) 引言(290)
第二節(jié) 古典MDS的基本原理(291)
第三節(jié) 非度量MDS的求解(295)
第四節(jié) 權(quán)重多維標(biāo)度(297)
第五節(jié) 古典MDS實(shí)例計(jì)算詳解(298)
第六節(jié) 多維標(biāo)度的MATLAB實(shí)現(xiàn)(305)
習(xí)題(312)
參考文獻(xiàn)(316)