统计和机器学习工具箱函数
按字母顺序列表
按类别
描述性统计与可视化
数据管理
数据导入导出
数据类型
| 名义上的 | 创建标称数组 |
| 序数 | 创建序数数组 |
| dummyvar | 创建虚拟变量 |
| grpstats | 分组统计汇总 |
| gplotmatrix | 分组的散点图矩阵 |
| grp2idx | 从分组变量创建索引向量 |
| gscatter | 分组散点图 |
| mat2dataset | 转换矩阵到数据集数组 |
| cell2dataset | 将单元格数组转换为数据集数组 |
| struct2dataset | 将结构数组转换为数据集数组 |
| table2dataset | 转换表到数据集数组 |
| dataset2cell | 将数据集数组转换为单元格数组 |
| dataset2struct | 将数据集数组转换为结构 |
| dataset2table | 将数据集数组转换为表 |
| 出口 | 将数据集数组写入文件 |
| grpstats | 分组统计汇总 |
| ismissing | 查找缺少值的数据集数组元素 |
| 加入 | 合并的观察 |
| 名义上的 | 标称数据数组 |
| 序数 | 用于序号数据的数组 |
| 数据集 | 用于统计数据的数组 |
描述性统计
| geomean | 几何平均数 |
| harmmean | 调和平均数 |
| trimmean | 排除异常值的平均值 |
| nanmean | 忽略NaN值 |
| nanmedian | 忽略NaN值的中值 |
| 峰度 | 峰度 |
| 时刻 | 中央的时刻 |
| 偏态 | 偏态 |
| nanstd | 忽略NaN值的标准差 |
| nanvar | 方差，忽略NaN值 |
| 范围 | 取值范围 |
| nanmax | 最大限度忽略NaN值 |
| nanmin | 最小忽略NaN值 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 疯了 | 绝对偏差的平均值或中位数 |
| prctile | 数据集的百分位数 |
| 分位数 | 数据集的分位数 |
| zscore | 标准化的z得分 |
| 相关系数 | 线性或等级相关 |
| robustcov | 稳健的多元协方差和均值估计 |
| cholcov | 类cholesky协方差分解 |
| corrcov | 将协方差矩阵转换为相关矩阵 |
| partialcorr | 线性或秩偏相关系数 |
| partialcorri | 局部相关系数调整内部变量 |
| nancov | 协方差忽略NaN值 |
| grpstats | 分组统计汇总 |
| 汇总 | 频率表 |
| 交叉表 | 交叉表 |
| tiedrank | 排名调整为平局 |
| nansum | 忽略NaN值的求和 |
数据可视化
| andrewsplot | 安德鲁斯情节 |
| biplot | Biplot |
| 箱线图 | 箱线图 |
| gline | 交互式地将线添加到图中 |
| gname | 将案例名称添加到绘图中 |
| gplotmatrix | 分组的散点图矩阵 |
| glyphplot | 字形的阴谋 |
| gscatter | 分组散点图 |
| hist3 | 二元直方图 |
| lsline | 在散点图中加入最小二乘线 |
| parallelcoords | 平行坐标图 |
| refcurve | 在图中添加参考曲线 |
| refline | 在图中添加参考线 |
| scatterhist | 带有边缘直方图的散点图 |
概率分布
离散分布
二项分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| binocdf | 二项累积分布函数 |
| binopdf | 二项概率密度函数 |
| binoinv | 二项逆累积分布函数 |
| binostat | 二项均值和方差 |
| binofit | 二项参数估计 |
| binornd | 二项式随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| BinomialDistribution | 二项概率分布对象 |
几何分布
超几何分布
多项分布
负二项分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| nbincdf | 负二项累积分布函数 |
| nbinpdf | 负二项概率密度函数 |
| nbininv | 负二项逆累积分布函数 |
| nbinstat | 负二项均值和方差 |
| nbinfit | 负二项式参数估计 |
| nbinrnd | 负二项式随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| NegativeBinomialDistribution | 负二项分布对象 |
泊松分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| poisscdf | 泊松累积分布函数 |
| poisspdf | 泊松概率密度函数 |
| poissinv | 泊松逆累积分布函数 |
| poisstat | 泊松均值和方差 |
| poissfit | 泊松参数估计 |
| poissrnd | 泊松随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| PoissonDistribution | 泊松概率分布对象 |
均匀分布(离散)
连续分布
贝塔分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| betacdf | 累积分布函数 |
| betapdf | 概率密度函数 |
| betainv | 逆累积分布函数 |
| betalike | 负对数可能性 |
| betastat | 均值和方差 |
| betafit | 参数估计 |
| betarnd | Beta随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| BetaDistribution | 概率分布对象 |
Birnbaum-Saunders分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| 随机 | 随机数 |
| BirnbaumSaundersDistribution | Birnbaum-Saunders概率分布对象 |
第十二型毛刺分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| 概率密度函数 | |
| 随机 | 随机数 |
| BurrDistribution | 伯尔概率分布对象 |
卡方分布
指数分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| expcdf | 指数累积分布函数 |
| exppdf | 指数概率密度函数 |
| expinv | 指数逆累积分布函数 |
| explike | 指数负对数似然 |
| expstat | 指数均值和方差 |
| expfit | 指数参数估计 |
| exprnd | 指数随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| ExponentialDistribution | 指数概率分布对象 |
极值分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| evcdf | 极值累积分布函数 |
| evpdf | 极值概率密度函数 |
| evinv | 极值逆累积分布函数 |
| evlike | 极值负对数似然 |
| evstat | 极值均值和方差 |
| evfit | 极值参数估计 |
| evrnd | 极值随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| ExtremeValueDistribution | 极值概率分布对象 |
F分布
伽马分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| gamcdf | 累积分布函数 |
| gampdf | 概率密度函数 |
| gaminv | 逆累积分布函数 |
| gamlike | 负对数似然 |
| gamstat | 均值和方差 |
| gamfit | 参数估计 |
| gamrnd | 伽马随机数 |
| randg | 单位尺度的伽马随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| GammaDistribution | 概率分布对象 |
广义极值分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| gevcdf | 广义极值累积分布函数 |
| gevpdf | 广义极值概率密度函数 |
| gevinv | 广义极值逆累积分布函数 |
| gevlike | 广义极值负对数似然 |
| gevstat | 广义极值均值和方差 |
| gevfit | 广义极值参数估计 |
| gevrnd | 广义极值随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| GeneralizedExtremeValueDistribution | 广义极值概率分布对象 |
高斯混合分布
| fitgmdist | 对数据拟合高斯混合分布 |
| 随机 | 来自高斯混合分布的随机数 |
| 高斯混合分布的概率密度函数 | |
| gmdistribution | 高斯混合模型 |
广义帕累托分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| gpcdf | 广义帕累托累积分布函数 |
| gppdf | 广义帕累托概率密度函数 |
| gpinv | 广义帕累托逆累积分布函数 |
| gplike | 广义帕累托负对数似然 |
| gpstat | 广义帕累托均值和方差 |
| gpfit | 广义帕累托参数估计 |
| gprnd | 广义帕累托随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| GeneralizedParetoDistribution | 广义帕累托概率分布对象 |
Half-Normal分布
逆高斯分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| 随机 | 随机数 |
| InverseGaussianDistribution | 逆高斯概率分布对象 |
内核分配
物流配送
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| LogisticDistribution | Logistic概率分布对象 |
Loglogistic分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| LoglogisticDistribution | 对数概率分布对象 |
对数正态分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| logncdf | 对数正态累积分布函数 |
| lognpdf | 对数正态概率密度函数 |
| logninv | 对数正态逆累积分布函数 |
| lognlike | 对数正态负对数似然 |
| lognstat | 对数正态均值和方差 |
| lognfit | 对数正态参数估计 |
| lognrnd | 对数正态随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| LognormalDistribution | 对数正态概率分布对象 |
Nakagami分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| NakagamiDistribution | 中神概率分布对象 |
非中心卡方分布
非中心F分布
非中心t分布
正态分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| normcdf | 正态累积分布函数 |
| normpdf | 正态概率密度函数 |
| norminv | 正态逆累积分布函数 |
| normlike | 正常的负对数似然 |
| normstat | 正常均值和方差 |
| normfit | 正常参数估计 |
| normrnd | 正态随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| NormalDistribution | 正态概率分布对象 |
分段线性分布
瑞利分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| raylcdf | 瑞利累积分布函数 |
| raylpdf | 瑞利概率密度函数 |
| raylinv | 瑞利逆累积分布函数 |
| raylstat | 瑞利均值和方差 |
| raylfit | 瑞利参数估计 |
| raylrnd | 瑞利随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| RayleighDistribution | 瑞利概率分布对象 |
Rician分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| RicianDistribution | 瑞尔斯概率分布对象 |
稳定分布
学生t分布
t区位-规模分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 大中型企业 | 最大似然估计 |
| mlecov | 最大似然估计量的渐近协方差 |
| 概率密度函数 | |
| tLocationScaleDistribution | t位置-尺度概率分布对象 |
三角形分布
均匀分布(连续)
威布尔分布
| makedist | 创建概率分布对象 |
| fitdist | 拟合概率分布对象与数据 |
| dfittool | 开放式配电配件应用程序 |
| 提供 | 累积分布函数 |
| icdf | 逆累积分布函数 |
| 位差 | 四分位范围 |
| 的意思是 | 概率分布均值 |
| 中位数 | 概率分布的中位数 |
| negloglik | 概率分布的负对数似然 |
| paramci | 概率分布参数的置信区间 |
| 概率密度函数 | |
| proflik | 概率分布的廓形似然函数 |
| 随机 | 随机数 |
| 性病 | 概率分布的标准差 |
| 截断 | 截断概率分布对象 |
| var | 概率分布方差 |
| wblcdf | 威布尔累积分布函数 |
| wblpdf | 威布尔概率密度函数 |
| wblinv | 威布尔逆累积分布函数 |
| wbllike | 威布尔负对数似然 |
| wblstat | 威布尔均值和方差 |
| wblfit | 威布尔参数估计 |
| wblrnd | 威布尔随机数 |
| 随机 | 随机数 |
| WeibullDistribution | 威布尔概率分布对象 |
多元分布
Copula分布和相关样本
| copulacdf | Copula累积分布函数 |
| copulapdf | Copula概率密度函数 |
| copulaparam | 作为秩相关函数的Copula参数 |
| copulastat | Copula秩相关 |
| copulafit | 拟合copula到数据 |
| copularnd | Copula随机数 |
逆Wishart分布
| iwishrnd | 逆Wishart随机数 |
多元正态分布
多元t分布
Wishart分布
| wishrnd | 威夏特随机数 |
探索和可视化
伪随机数与准随机数的生成
| haltonset | Halton准随机点集 |
| qrandset | 准随机点集 |
| qrandstream | 准随机数流 |
| sobolset | Sobol准随机点集 |
| slicesample | 片取样器 |
| mhsample | pmmh样本 |
| pearsrnd | 皮尔逊系统随机数 |
| johnsrnd | 约翰逊系统随机数 |
重采样技术
| bootci | 自举置信区间 |
| bootstrp | 引导抽样 |
| combnk | 组合枚举 |
| crossval | 使用交叉验证估计损失 |
| datasample | 从数据中随机抽样，有或没有替换 |
| 重叠 | 重叠采样 |
| randsample | 随机样本 |
假设测试
| adt | Anderson-Darling测试 |
| chi2gof | 卡方拟合优度检验 |
| 交叉表 | 交叉表 |
| dwt | Durbin-Watson测试 |
| fishertest | 费雪精确检验 |
| 制造商jbt | Jarque-Bera测试 |
| 键糟 | 单样本Kolmogorov-Smirnov检验 |
| kstest2 | 双样本Kolmogorov-Smirnov检验 |
| lillietest | Lilliefors测试 |
| runstest | 运行随机测试 |
| 弗里德曼 | 弗里德曼的测试 |
| kruskalwallis | 克鲁斯卡尔-沃利斯检验 |
| multcompare | 多重比较测验 |
| ranksum | Wilcoxon秩和检验 |
| sampsizepwr | 样本量和测试功率 |
| signrank | Wilcoxon符号秩检验 |
| signtest | 信号测试 |
| tt | 单样本和配对样本t检验 |
| ttest2 | 两个示例学习任务 |
| 中兴通讯 | z检验 |
| ansaribradley | Ansari-Bradley测试 |
| 巴特 | 巴特利特的测试 |
| sampsizepwr | 样本量和测试功率 |
| vartest | 卡方方差检验 |
| vartest2 | 等方差的双样本f检验 |
| vartestn | 方差相等的多样本检验 |
聚类分析
分层聚类
| 集群 | 从联系中构建聚集集群 |
| clusterdata | 来自数据的聚类 |
| cophenet | 综合相关系数 |
| 不一致的 | 不一致性系数 |
| 链接 | 凝聚层次聚类树 |
| pdist | 成对物体之间的成对距离 |
| squareform | 格式距离矩阵 |
k-Means和k-Medoids聚类
高斯混合模型
| fitgmdist | 对数据拟合高斯混合分布 |
| 集群 | 从高斯混合分布构造聚类 |
| 后 | 成分的后验概率 |
| gmdistribution | 高斯混合模型 |
最近的邻居
| ExhaustiveSearcher | 穷尽最近邻搜索器 |
| KDTreeSearcher | 使用Kd-tree进行最近邻搜索 |
| ExhaustiveSearcher | 准备详尽的最近邻搜索器 |
| KDTreeSearcher | kd tree成长 |
| createns | 创建用于k近邻搜索的对象 |
| knnsearch | 使用kd树或穷举搜索进行k-最近邻搜索 |
| rangesearch | 使用穷尽搜索或kd树查找指定距离内的所有邻居 |
隐马尔可夫模型
| hmmdecode | 隐马尔可夫模型后验状态概率 |
| hmmestimate | 基于排放和状态的隐马尔可夫模型参数估计 |
| hmmgenerate | 隐马尔可夫模型状态和排放 |
| hmmtrain | 基于排放的隐马尔可夫模型参数估计 |
| hmmviterbi | 隐马尔可夫模型最可能状态路径 |
聚类可视化与评价
| 系统树图 | 系统树图绘制 |
| optimalleaforder | 层次聚类的最优叶排序 |
| manovacluster | MANOVA后的组均值聚类树状图 |
| 轮廓 | 轮廓图 |
| evalclusters | 评估集群解决方案万博 尤文图斯 |
| addK | 评估额外的集群数量 |
| 紧凑的 | 紧凑聚类评价对象 |
| increaseB | 增加参考数据集 |
| 情节 | 绘制聚类评价对象的判据值 |
| sequentialfs | 顺序特征选择 |
| CalinskiHarabaszEvaluation | Calinski-Harabasz准则聚类评价对象 |
| DaviesBouldinEvaluation | davis - bouldin准则聚类评价对象 |
| GapEvaluation | 差距准则聚类评价对象 |
| SilhouetteEvaluation | 轮廓准则聚类评价对象 |
方差分析
方差和协方差分析
| anova1 | 单向方差分析 |
| anova2 | 双向方差分析 |
| anovan | n向方差分析 |
| aoctool | 交互协方差分析 |
| canoncorr | 典型相关 |
| dummyvar | 创建虚拟变量 |
| 弗里德曼 | 弗里德曼的测试 |
| kruskalwallis | 克鲁斯卡尔-沃利斯检验 |
| multcompare | 多重比较测验 |
重复测量和方差分析
| fitrm | 拟合重复测量模型 |
| ranova | 重复测量方差分析 |
| mauchly | 莫切利球形度试验 |
| ε | 重复测度方差分析的ε调整 |
| multcompare | 估计边际均值的多重比较 |
| 方差分析 | 受试者间效应的方差分析 |
| manova | 多元方差分析 |
| coeftest | 重复测量模型系数的线性假设检验 |
| grpstats | 按组计算重复测量数据的描述性统计 |
| margmean | 估计边际均值 |
| 情节 | 用可选分组绘制数据 |
| plotprofile | 用可选分组绘制期望边际均值 |
| 预测 | 给出预测值，计算预测值 |
| 随机 | 给出预测值，生成新的随机响应值 |
| manova1 | 单向多元方差分析 |
| manovacluster | MANOVA后的组均值聚类树状图 |
| multcompare | 多重比较测验 |
| RepeatedMeasuresModel | 重复度量模型类 |
回归
线性回归
多元线性回归
| LinearModel | 线性回归模型类 |
| CompactLinearModel | 紧凑的线性回归模型类 |
| RegressionLinear | 高维数据的线性回归模型 |
| RegressionPartitionedLinear | 高维数据的交叉验证线性回归模型 |
| fitlm | 创建线性回归模型 |
| stepwiselm | 使用逐步回归建立线性回归模型 |
| 紧凑的 | 紧凑线性回归模型 |
| disp | 显示线性回归模型 |
| 函数宏指令 | 评估线性回归模型预测 |
| 预测 | 预测线性回归模型的响应 |
| 随机 | 模拟线性回归模型的响应 |
| 情节 | 线性模型的散点图或加变量图 |
| plotAdjustedResponse | 线性回归模型调整响应图 |
| fitrlinear | 对高维数据拟合线性回归模型 |
| 预测 | 预测线性回归模型的响应 |
| dummyvar | 创建虚拟变量 |
| invpred | 逆预测 |
| plsregress | 偏最小二乘回归 |
| x2fx | 将预测矩阵转换为设计矩阵 |
| relieff | 利用ReliefF算法计算属性(预测因子)的重要性 |
| 回归 | 多元线性回归 |
| robustdemo | 交互式稳健回归 |
| robustfit | 健壮的回归 |
| rsmdemo | 交互式响应面演示 |
| rstool | 交互式响应面建模 |
逐步回归
| LinearModel | 线性回归模型类 |
| stepwiselm | 使用逐步回归建立线性回归模型 |
| fitlm | 创建线性回归模型 |
| addTerms | 在线性回归模型中添加项 |
| removeTerms | 从线性模型中移除项 |
| 一步 | 通过增减项对线性回归模型进行改进 |
| 逐步 | 交互式逐步回归 |
| stepwisefit | 逐步回归 |
多元回归
| mvregress | 多元线性回归 |
| mvregresslike | 多元回归的负对数似然 |
| polytool | 交互式多项式拟合 |
| polyconf | 多项式置信区间 |
正则化
| RegressionLinear | 高维数据的线性回归模型 |
| RegressionPartitionedLinear | 高维数据的交叉验证线性回归模型 |
| 套索 | 使用套索或弹性网算法的正则化最小二乘回归 |
| 脊 | 岭回归 |
| lassoPlot | 套索配合的轨迹图 |
| fitrlinear | 对高维数据拟合线性回归模型 |
| 预测 | 预测线性回归模型的响应 |
混合的影响
| LinearMixedModel | 线性混合效果模型类 |
| fitlme | 拟合线性混合效应模型 |
| fitlmematrix | 拟合线性混合效应模型 |
| disp | 显示线性混合效果模型 |
| 预测 | 预测线性混合效应模型的响应 |
| 随机 | 由拟合的线性混合效应模型生成随机响应 |
| fixedEffects | 固定效应估计及相关统计 |
| randomEffects | 随机效应的估计和相关统计 |
| designMatrix | 固定和随机效应设计矩阵 |
| 安装 | 线性混合效应模型的拟合响应 |
| 响应 | 线性混合效应模型的响应向量 |
| 方差分析 | 线性混合效应模型的方差分析 |
| coefCI | 线性混合效应模型系数的置信区间 |
| coefTest | 线性混合效应模型固定效应和随机效应的假设检验 |
| 比较 | 比较线性混合效应模型 |
| covarianceParameters | 提取线性混合效应模型的协方差参数 |
| plotResiduals | 线性混合效应模型的残差图 |
| 残差 | 拟合线性混合效应模型的残差 |
模型评估
| LinearModel | 线性回归模型类 |
| fitlm | 创建线性回归模型 |
| stepwiselm | 使用逐步回归建立线性回归模型 |
| 方差分析 | 线性模型的方差分析 |
| coefCI | 线性模型系数估计的置信区间 |
| coefTest | 线性回归模型系数的线性假设检验 |
| dwt | 线性模型的Durbin-Watson检验 |
| 情节 | 线性模型的散点图或加变量图 |
| plotAdded | 为线性模型增加了变量图或杠杆图 |
| plotAdjustedResponse | 线性回归模型调整响应图 |
| plotDiagnostics | 线性回归模型的图诊断 |
| plotEffects | 在线性回归模型中绘制各预测因子的主要效应 |
| plotInteraction | 线性回归模型中两个预测因子的交互作用 |
| plotResiduals | 线性回归模型残差图 |
| plotSlice | 通过拟合的线性回归曲面绘制切片图 |
| 利用 | 利用 |
| regstats | 回归诊断 |
| addedvarplot | 增加变量图 |
| gline | 交互式地将线添加到图中 |
| lsline | 在散点图中加入最小二乘线 |
| rcoplot | 剩余案例顺序图 |
| refcurve | 在图中添加参考曲线 |
| refline | 在图中添加参考线 |
| linhyptest | 线性假设检验 |
广义线性模型
广义线性回归
| GeneralizedLinearModel | 广义线性回归模型类 |
| ClassificationLinear | 高维数据二元分类的线性模型 |
| ClassificationECOC | 支持向量机或其他分类器的多类模型万博1manbetx |
| ClassificationPartitionedLinear | 用于高维数据二元分类的交叉验证线性模型 |
| ClassificationPartitionedLinearECOC | 用于高维数据多类分类的交叉验证线性纠错输出码模型 |
| fitglm | 建立广义线性回归模型 |
| stepwiseglm | 通过逐步回归建立广义线性回归模型 |
| disp | 显示广义线性回归模型 |
| 函数宏指令 | 评估广义线性回归模型预测 |
| 预测 | 预测广义线性回归模型的响应 |
| 随机 | 模拟广义线性回归模型的响应 |
| fitclinear | 对高维数据拟合线性分类模型 |
| templateLinear | 线性分类学习器模板 |
| fitcecoc | 为支持向量机或其他分类器拟合多类模型万博1manbetx |
| 预测 | 预测线性分类模型的标签 |
| mnrfit | 多项逻辑回归 |
| mnrval | 多项逻辑回归值 |
| glmfit | 广义线性模型回归 |
| glmval | 广义线性模型值 |
逐步回归
| GeneralizedLinearModel | 广义线性回归模型类 |
| stepwiseglm | 通过逐步回归建立广义线性回归模型 |
| fitglm | 建立广义线性回归模型 |
| addTerms | 在广义线性模型中添加项 |
| removeTerms | 从广义线性模型中去掉项 |
| 一步 | 通过增减项改进广义线性回归模型 |
正则化
| ClassificationLinear | 高维数据二元分类的线性模型 |
| ClassificationECOC | 支持向量机或其他分类器的多类模型万博1manbetx |
| ClassificationPartitionedLinear | 用于高维数据二元分类的交叉验证线性模型 |
| ClassificationPartitionedLinearECOC | 用于高维数据多类分类的交叉验证线性纠错输出码模型 |
| lassoglm | 广义线性模型回归的套索或弹性净正则化 |
| fitclinear | 对高维数据拟合线性分类模型 |
| templateLinear | 线性分类学习器模板 |
| fitcecoc | 为支持向量机或其他分类器拟合多类模型万博1manbetx |
| 预测 | 预测线性分类模型的标签 |
混合的影响
| GeneralizedLinearMixedModel | 广义线性混合效应模型类 |
| fitglme | 拟合广义线性混合效应模型 |
| disp | 显示广义线性混合效应模型 |
| 预测 | 预测广义线性混合效应模型的响应 |
| 随机 | 由拟合的广义线性混合效应模型生成随机响应 |
| fixedEffects | 固定效应估计及相关统计 |
| randomEffects | 随机效应的估计和相关统计 |
| designMatrix | 固定和随机效应设计矩阵 |
| 安装 | 广义线性混合效应模型的拟合响应 |
| 响应 | 广义线性混合效应模型的响应向量 |
| 方差分析 | 广义线性混合效应模型的方差分析 |
| coefCI | 广义线性混合效应模型系数的置信区间 |
| coefTest | 广义线性混合效应模型固定效应和随机效应的假设检验 |
| 比较 | 比较广义线性混合效应模型 |
| covarianceParameters | 提取广义线性混合效应模型的协方差参数 |
| plotResiduals | 广义线性混合效应模型的残差图 |
| 残差 | 拟合广义线性混合效应模型的残差 |
| 改装 | 修正广义线性混合效应模型 |
模型评估
| GeneralizedLinearModel | 广义线性回归模型类 |
| fitglm | 建立广义线性回归模型 |
| stepwiseglm | 通过逐步回归建立广义线性回归模型 |
| coefCI | 广义线性模型系数估计的置信区间 |
| coefTest | 广义线性回归模型系数的线性假设检验 |
| devianceTest | 偏差分析 |
| plotDiagnostics | 广义线性回归模型的图诊断 |
| plotResiduals | 广义线性回归模型残差图 |
| plotSlice | 通过拟合的广义线性回归曲面绘制切片图 |
| linhyptest | 线性假设检验 |
非线性回归
非线性模型
混合的影响
模型评估
| NonLinearModel | 非线性回归模型类 |
| fitnlm | 拟合非线性回归模型 |
| coefCI | 非线性回归模型系数估计的置信区间 |
| coefTest | 非线性回归模型系数的线性假设检验 |
| plotDiagnostics | 非线性回归模型的图诊断 |
| plotResiduals | 非线性回归模型的残差图 |
| plotSlice | 通过拟合的非线性回归曲面绘制切片图 |
| linhyptest | 线性假设检验 |
万博1manbetx支持向量机回归
| fitrsvm | 拟合支持向量万博1manbetx机回归模型 |
| 预测 | 预测支持向量机回归模型的响应万博1manbetx |
| fitrlinear | 对高维数据拟合线性回归模型 |
| 预测 | 预测线性回归模型的响应 |
| 紧凑的 | 紧凑的支持向量机万博1manbetx回归模型 |
| crossval | 交叉验证的支持向量机回归模型万博1manbetx |
| discard万博1manbetxSupportVectors | 丢弃支持向量万博1manbetx |
| 损失 | 支持向量机回归模型的回归误差万博1manbetx |
| resubLoss | 支持向量机回归模型的再替换损失万博1manbetx |
| resubPredict | 预测支持向量机回归模型的再替代响应万博1manbetx |
| 重新开始 | 简历训练支持向量机回归模型万博1manbetx |
| RegressionSVM | 万博1manbetx支持向量机回归模型 |
| CompactRegressionSVM | 紧凑的支持向量机万博1manbetx回归模型 |
| RegressionLinear | 高维数据的线性回归模型 |
| RegressionPartitionedLinear | 高维数据的交叉验证线性回归模型 |
高斯过程回归
| fitrgp | 拟合高斯过程回归(GPR)模型 |
| 预测 | 预测高斯过程回归模型的响应 |
| 损失 | 高斯过程回归模型的回归误差 |
| 紧凑的 | 创建紧凑的高斯过程回归模型 |
| crossval | 交叉验证高斯过程回归模型 |
| postFitStatistics | 计算精确高斯过程回归模型的后拟合统计量 |
| resubLoss | 训练过的高斯过程回归模型的再置换损失 |
| resubPredict | 用训练过的高斯过程回归模型进行再置换预测 |
| RegressionGP | 高斯过程回归模型类 |
| CompactRegressionGP | 紧凑的高斯过程回归模型类 |
回归树
| fitrtree | 拟合二叉回归决策树 |
| 预测 | 预测回归树的响应 |
| templateTree | 创建决策树模板 |
| 损失 | 回归误差 |
| 视图 | 树视图 |
| 修剪 | 通过修剪产生子树序列 |
| crossval | 交叉验证决策树 |
| predictorImportance | 预测因素重要性的估计 |
| RegressionTree | 回归树 |
| CompactRegressionTree | 紧致回归树 |
| RegressionPartitionedModel | 交叉验证回归模型 |
回归树集合
| fitensemble | 适合分类或回归的集合 |
| 预测 | 预测集成响应 |
| oobPredict | 预测整体的袋外反应 |
| 损失 | 回归误差 |
| crossval | 交叉验证集成 |
| cvshrink | 交叉验证收缩(修剪)集成 |
| predictorImportance | 预测因素重要性的估计 |
| 重新开始 | 简历培训套装 |
| RegressionEnsemble | 整体回归 |
| RegressionBaggedEnsemble | 通过重新采样得到回归集合 |
| CompactRegressionEnsemble | 紧凑回归集成类 |
| RegressionPartitionedEnsemble | 交叉验证回归集成 |
| CompactTreeBagger | 由自举聚合生长的决策树的紧凑集合 |
| TreeBagger | 类名 |
分类
分类树
| fitctree | 拟合二叉分类决策树用于多类分类 |
| 预测 | 预测分类 |
| templateTree | 创建决策树模板 |
| 损失 | 分类错误 |
| 视图 | 树视图 |
| 修剪 | 通过修剪产生子树序列 |
| crossval | 交叉验证决策树 |
| predictorImportance | 预测因素重要性的估计 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| ClassificationTree | 二叉决策树进行分类 |
| CompactClassificationTree | 紧凑分类树 |
| ClassificationPartitionedModel | 交叉验证分类模型 |
判别分析
| fitcdiscr | 拟合判别分析分类器 |
| 预测 | 预测分类 |
| templateDiscriminant | 判别分析分类器模板 |
| 损失 | 分类错误 |
| crossval | 交叉验证判别分析分类器 |
| cvshrink | 线性判别的交叉验证正则化 |
| logP | 对数无条件概率密度用于判别分析分类器 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| 泰姬陵 | 马氏距离类均值 |
| nLinearCoeffs | 非零线性系数的个数 |
| ClassificationDiscriminant | 判别分析分类 |
| CompactClassificationDiscriminant | 压缩判别分析类 |
| ClassificationPartitionedModel | 交叉验证分类模型 |
朴素贝叶斯
| fitcnb | 训练多类朴素贝叶斯模型 |
| 预测 | 预测朴素贝叶斯模型的分类 |
| templateNaiveBayes | 朴素贝叶斯分类器模板 |
| 损失 | 朴素贝叶斯分类器的分类误差 |
| crossval | 交叉验证朴素贝叶斯分类器 |
| logP | 朴素贝叶斯分类器的对数无条件概率密度 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| ClassificationNaiveBayes | 朴素贝叶斯分类 |
| CompactClassificationNaiveBayes | 紧凑朴素贝叶斯分类器 |
| ClassificationPartitionedModel | 交叉验证分类模型 |
最近的邻居
| fitcknn | 拟合k最近邻分类器 |
| 预测 | 预测k近邻分类 |
| templateKNN | k-最近邻分类器模板 |
| 损失 | k-最近邻分类器的损失 |
| crossval | 交叉验证的k-最近邻分类器 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两个模型的准确性 |
| pdist | 成对物体之间的成对距离 |
| pdist2 | 两组观测值之间的成对距离 |
| ExhaustiveSearcher | 准备详尽的最近邻搜索器 |
| KDTreeSearcher | kd tree成长 |
| createns | 创建用于k近邻搜索的对象 |
| ClassificationKNN | k近邻分类 |
| ClassificationPartitionedModel | 交叉验证分类模型 |
万博1manbetx支持向量机分类
| fitcsvm | 训练二进制支持向量机分类器万博1manbetx |
| 预测 | 预测支持向量机分类器的标签万博1manbetx |
| 损失 | 支持向量机分类器的分类错误万博1manbetx |
| crossval | 交叉验证的支持向量机分类器万博1manbetx |
| 紧凑的 | 紧凑支持向量机分万博1manbetx类器 |
| templateSVM | 万博1manbetx支持向量机模板 |
| fitSVMPosterior | 拟合后验概率 |
| 重新开始 | 恢复训练支持向量机分类器万博1manbetx |
| discard万博1manbetxSupportVectors | 舍弃线性支持向量万博1manbetx机模型的支持向量 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| fitclinear | 对高维数据拟合线性分类模型 |
| 预测 | 预测线性分类模型的标签 |
| 损失 | 线性分类模型的分类损失 |
| templateLinear | 线性分类学习器模板 |
| fitcecoc | 为支持向量机或其他分类器拟合多类模型万博1manbetx |
| templateECOC | 纠错输出代码学习模板 |
| 预测 | 预测用于纠错输出代码多类分类器的标签 |
| 损失 | 用于纠正错误的输出代码多类分类器的分类损失 |
| crossval | 交叉验证，纠错输出代码多类模型 |
| designecoc | 将纠错输出代码简化为二进制的编码矩阵 |
| discard万博1manbetxSupportVectors | 舍弃线性支持向量万博1manbetx机二元学习器的支持向量 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| ClassificationSVM | 万博1manbetx二元分类的支持向量机 |
| ClassificationECOC | 支持向量机或其他分类器的多类模型万博1manbetx |
| ClassificationLinear | 高维数据二元分类的线性模型 |
| CompactClassificationSVM | 用于二元分类的紧万博1manbetx凑支持向量机 |
| CompactClassificationECOC | 支持向量机或其他分类器的紧凑多类模型万博1manbetx |
| ClassificationPartitionedModel | 交叉验证分类模型 |
| ClassificationPartitionedECOC | 支持向量机或其他分类器的交叉验证多类模型万博1manbetx |
| ClassificationPartitionedLinear | 用于高维数据二元分类的交叉验证线性模型 |
| ClassificationPartitionedLinearECOC | 用于高维数据多类分类的交叉验证线性纠错输出码模型 |
分类集合体
| fitensemble | 适合分类或回归的集合 |
| templateEnsemble | 集成学习模板 |
| 预测 | 预测分类 |
| oobPredict | 预测整体的袋外反应 |
| fitcecoc | 为支持向量机或其他分类器拟合多类模型万博1manbetx |
| templateSVM | 万博1manbetx支持向量机模板 |
| 预测 | 预测用于纠错输出代码多类分类器的标签 |
| crossval | 交叉验证集成 |
| 损失 | 分类错误 |
| oobLoss | 袋外分类错误 |
| 重新开始 | 简历培训套装 |
| predictorImportance | 预测因素重要性的估计 |
| removeLearners | 删除紧凑分类集成的成员 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| 损失 | 用于纠正错误的输出代码多类分类器的分类损失 |
| crossval | 交叉验证，纠错输出代码多类模型 |
| 紧凑的 | 紧凑的纠错输出代码多类模型 |
| designecoc | 将纠错输出代码简化为二进制的编码矩阵 |
| discard万博1manbetxSupportVectors | 舍弃线性支持向量万博1manbetx机二元学习器的支持向量 |
| compareHoldout | 比较使用新数据的两种分类模型的准确性 |
| ClassificationEnsemble | 集成分类器 |
| ClassificationBaggedEnsemble | 通过重采样得到分类集合 |
| ClassificationECOC | 支持向量机或其他分类器的多类模型万博1manbetx |
| CompactClassificationEnsemble | 紧凑分类集成类 |
| ClassificationPartitionedEnsemble | 交叉验证分类集成 |
| CompactClassificationECOC | 支持向量机或其他分类器的紧凑多类模型万博1manbetx |
| ClassificationPartitionedECOC | 支持向量机或其他分类器的交叉验证多类模型万博1manbetx |
| CompactTreeBagger | 由自举聚合生长的决策树的紧凑集合 |
| TreeBagger | 类名 |
模型建立与评估
| sequentialfs | 顺序特征选择 |
| relieff | 利用ReliefF算法计算属性(预测因子)的重要性 |
| crossval | 使用交叉验证估计损失 |
| confusionmat | 混淆矩阵 |
| perfcurve | 接收者工作特征(ROC)曲线或分类器输出的其他性能曲线 |
| testcholdout | 比较两种分类模型的预测精度 |
| testckfold | 通过重复交叉验证比较两种分类模型的准确性 |
| cvpartition | 用于交叉验证的数据分区 |
降维
工业统计数据
实验设计(DOE)
全因子设计
分数阶乘设计
| fracfact | 分数阶乘设计 |
| fracfactgen | 分数因子设计生成器 |
响应面设计
D-Optimal设计
拉丁超立方体设计
拟随机设计
| haltonset | Halton准随机点集 |
| qrandstream | 准随机数流 |
| sobolset | Sobol准随机点集 |
能源部的情节
| interactionplot | 分组数据的交互图 |
| maineffectsplot | 分组数据的主要效果图 |
| multivarichart | 分组数据的多变量图 |
| rsmdemo | 交互式响应面演示 |
| rstool | 交互式响应面建模 |
寿命数据分析
统计过程控制
| 能力 | 过程能力指标 |
| capaplot | 过程能力图 |
| controlchart | 休哈特控制图 |
| controlrules | 西部电气和尼尔森控制规则 |
| gagerr | 测量仪的重复性和再现性研究 |
| histfit | 带有分布拟合的直方图 |
| normspec | 规格间的正态密度图 |
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