MATLAB实现SARS数据挖掘与曲线拟合

本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB进行数据挖掘，特别是针对SARS期间的数据分析。作者徐鑫晶以计算机应用技术专业学生的视角，展示了如何处理和可视化疫情数据。首先，她将4月20日至6月15日期间关于确诊病例、疑似病例、累计死亡人数和累计出院人数的数据导入MATLAB，并通过`bar`函数创建了四张条形图，清晰地展现了这些数据随时间的变化趋势。 接着，文章强调了数据可视化的重要性，使用`plot`函数将这些数值转换成单根二维曲线，帮助观察数据动态。曲线拟合是数据挖掘的关键环节，文章提到MATLAB中的`polyfit`函数用于拟合数据，通过最小二乘法找到简单函数与复杂数据之间的关系，以揭示数据内在规律。作者举例说明了如何对已确诊病例、现有疑似病例、累计死亡病例和已出院累计病例的数据进行二次多项式拟合，并在每个子图上展示了拟合曲线与原始数据的对比。 通过上述步骤，本文不仅演示了MATLAB在数据整理、可视化和基本模型构建中的应用，还突出了数据挖掘在实际问题中的实用性，如疫情监控中的数据分析。这为其他想要学习或应用MATLAB进行数据挖掘的人提供了实用的教程和实例，有助于理解和掌握MATLAB在这一领域的工具和技术。