模式识别大作业matlab

引用:【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、matlab、数字图像处理、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也...。 引用:因为想用txt里的数据去画图，而不是直接 x=1:10:100 这种方法去画图，于是先研究了把数据的散点图画出来，为了方便输入算式（主要是因为用matlab对正态分布的最大似然估计求偏导数过程中，操作代码有bug竟然求a出个负数于是放弃，直接手算求导再用matlab当作计算求和工具罢了） %手动求导数，最终求出了u的算式，最大似然估计值为u，然后才有下面这步 sum = 0; for n = 1:1000 sum = data(n) sum ; end u = sum /1000; %手动求导数，最终求出了a的算式，最大似然估计值为a_zhengtai，然后才有下面这步 zum = 0; for k = 1:1000 zum = (data(k)-u)^2 zum; end a_zhengtai = (zum/1000)^1/2; %用lognpdf来画图，lognpdf是用来计算X中的元素在mu、sigma参数指定的对数正态分布下的概率密度函数值 for i =1:1000 x_zt = data(i); y_zt = lognpdf(x_zt,u,a_zhengtai); hold on scatter(x_zt,y_zt); % plotyy(x_zt,y_zt,'plot');这个是百度的，但是不知道怎么用，只画出一个点 plot(x_zt,y_zt,'-o'); end 。 引用:把数据读到矩阵里的代码： 第一种很简单： fid = fopen('C:\Users\Administrator\Desktop\A.txt','rt'); sizeA =[1000 1]; data = fscanf(fid,'%f',sizeA); 。

模式识别大作业中，你可以使用Matlab来进行一些数据处理和图像绘制的操作。例如，你可以使用Matlab读取一个文本文件中的数据，并将这些数据绘制成散点图。你可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开文本文件：使用fid = fopen('文件路径','rt')打开存储数据的文本文件。
2. 读取数据：使用fscanf函数按照指定的格式读取数据，将数据存储到一个矩阵中。例如，可以使用data = fscanf(fid,'%f',sizeA)将文件中的数据读取到名为data的1000行1列的矩阵中。
3. 绘制散点图：使用scatter函数将数据绘制成散点图。可以使用for循环遍历data矩阵的每个元素，并使用scatter(x_zt,y_zt)将每个元素绘制成一个散点。其中x_zt表示数据的横坐标，y_zt表示数据的纵坐标。你还可以使用plot函数绘制出更具体的线条。例如，使用plot(x_zt,y_zt,'-o')可以绘制出带有线条和圆点的图形。