在matlab中怎么定义变量？ 1、符号变量必须要定义，定义之后才可以使用。如下面的例子，未定义就会出错。符号变量定义方法例如：sym x 或者 syms x，两者有区别也有共同点。直接打出y=x^2+x+1，之前没有给x定义，系统不能识别x是什么，所以显示x未定义，可以在前面加一个sym x。2、计算过程当中的存储数值的变量可以不必定义，随时需要，随时定义，但是有时候如果变量很多，那么最好提前声明，声明的时候，可以直接赋予0值，并且注释，这样方便以后区分，避免混淆。3、矩阵和向量对于矩阵一般都是需要定义的，定义好矩阵之后，才方便访问/修改矩阵的指定元素，矩阵声明（定义）的方法，常用的就是声明为零矩阵zeros(M，N)，或者单位矩阵ones(M，N)，eye(M，N)等。扩展资料：MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计。
什么是监督分类和非监督分类 监督分类（supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。常用算法有：判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已知）类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征，建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集，每一群集代表的地物类别，需经实地调查或与已知类型的地物加以比较才能确定。是模式识别的一种方法。一般算法有：回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。
源于网络翻译，仅供参考Ignore Light Normals忽略灯光法线；更多翻译normals 英['n？：mlz]美['n？：mlz]n.正常人(normal的名词复数)；标准；[数学]法线；[例句]In this research we developed a method of using surface normals to determine the approximate boundary of roof planes.在本研究以分析法线方向群集性来概略定出来决定屋顶平面近似边界。为什么没有“ignore light normals”？可能需要重新加载组件。
大数据分析方法，常用的哪些 数据分析的目的越明确，分析越有价值。明确目的后，需要梳理思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，然后针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标。
