MATLAB数学建模常用模型资料及相应国赛论文和代码_数学建模matlab代码大全

目录

数学建模常用的模型分类整理

主成分分析模型代码示例

 资料链接：

数学建模模型及写作，看这一篇就够了

数学建模常用的模型分类整理（需要资料私信留言就好啦）

有相关的参考文献及代码具体如下：
1 ：博弈论模型
2 ：层次分析法模型
3 ：插值模型
4 ：典型相关分析模型
5 ：动态规划模型
6 ：多元回归模型
7 ：方差分析模型
8 ：灰色关联分析模型
9 ：灰色预测模型
10 ：聚类模型模型
11 ：决策树模型
12 ：粒子群算法模型
13 ：逻辑回归模型
14 ：马尔科夫模型
15 ：蒙特卡洛模拟模型
16 ：模糊综合评价模型
17 ：模拟退火模型
18 ：拟合模型
19 ：排队论模型
20 ：神经网络模型
21 ：时间序列——ARMA模型
22 ：投影寻踪综合评价模型
23 ：图论——Dijkstra模型
24 ：图论——floyd算法模型
25 ：微分方程模型
26 ：线性规划模型
27 ：相关系数模型
28 ：小波分析模型
29 ：遗传算法模型
30 ：蚁群算法模型
31 ：因子分析模型
32 ：优劣解距离法模型
33 ：元胞自动机模型
34 ：支持向量机模型
35 ：逐步回归模型
36 ：主成分分析模型

资料链接：

数学建模模型及写作，看这一篇就够了

主成分分析模型代码示例：

function [tg xs q px newdt]=pca(h)
h=zscore(h); 
r=corrcoef(h); 
disp('相关系数矩阵：');
disp(r);
[x,y,z]=pcacov(r);
s=zeros(size(z));
for i=1:length(z)
    s(i)=sum(z(1:i));
end
disp('贡献率:');
disp([z,r])
tg=[z,s];
f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1);
x=x.*f;
n=input('主成分：\n');
disp('主成分系数分别为:');
for i=1:n
    xs(i,:)=(x(:,i)');
end
newdt=h*xs';
disp('主成分综合评价模型系数:');
q=((y(1:n)./100)')
w=input('是否需要综合评价?');
if w==a
    df=h*x(:,1:n);
    tf=df*z(1:n)/100;
    [stf,ind]=sort(tf,'descend');
    disp('结果排序：');
    px=[ind,stf]
else
    return;
end