利用MATLAB进行产品分类：马氏距离、线性与二次分类

" omap-l138中文数据手册应用举例及数学建模算法" 该资源主要介绍了两种数据分析和分类的方法，并提供了具体的MATLAB程序示例。首先，应用举例部分是一个产品分类的问题，涉及到12家厂家的产品，根据式样、包装和耐久性的评分将厂家分为畅销（1类）和滞销（2类）两类。然后，引入了3个新厂家的数据，利用MATLAB中的`classify`函数，通过马氏距离（`mahalanobis`）、线性分类（`linear`）和二次分类（`quadratic`）方法对新厂家进行分类。结果表明，所有三种方法都将新厂家1和2归为1类，而厂家3被分类为2类。 接着，资源提到了典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）。这是一种统计分析方法，用于研究两组变量之间的相关性。当需要分析多对变量之间的关系时，CCA提供了一种简化方式，通过找到每组变量的线性组合，这些组合间的相关性最高，从而揭示出两组变量间的核心关联模式。这种方法可以减少计算复杂性，同时捕捉到数据的本质特征。 此外，资源还提及了数学建模算法，包括线性规划、整数规划、非线性规划和动态规划等优化方法。线性规划用于解决在满足一组线性约束条件下，如何最大化或最小化一个线性目标函数的问题。整数规划则扩展了线性规划，要求决策变量必须是整数。非线性规划处理含有非线性函数的目标函数和约束条件的优化问题，而动态规划是一种处理具有时间序列决策的优化方法，常应用于资源分配、路径规划等领域。 这个资源涵盖了数据分析、分类以及多种优化模型的基础知识，对于理解和应用这些方法解决实际问题具有指导意义。