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1、可以采用小波实现多为尺度分析，在matlab的命令窗口中输入doc wavedec可获取该函数的详细使用方法。
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2、Y=1+a*exp(b*(X1)^2+c*(X2)^2)可以变成 log(Y-1)=log(a)+b*(X1)^2+c*(X2)^2 这样的话，就很好拟合了。
3、将两列数据放入一个2xn的矩阵中，假设这个矩阵为data，用代码：x=data(：，1)；y=data(：，2)；plot(x，y)；就画出图了 至于相关的数据分析，看你的分析类型而定了，回归分析就调用回归函数。。
4、在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。（1）regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。它可以提供更多的信息，残差之类的。（2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。
1、除了上面谈到的几种方法外，随机推测、NMF、自动编码器、卡方检验或信息增益、多维度等级法、一致性分析、因子分析、聚类和贝叶斯模型在数据降维上表现也不错。
2、对数据的性质和分辨率的考虑是十分重要的，因为降维方法可以还原数据的整体或局部结构。
3、| __ 其他方法：神经网络和聚类 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法。它不仅仅是对高维数据进行降维，更重要的是经过降维去除了噪声，发现了数据中的模式。
多维标度分析的古典解法是主成分分析方法的扩展。
多维标度法：多维标度法内容丰富、方法较多。按相似性(距离)数据测量尺度的不同MDS可分为： 度量MDS和非度量MDS。
多维标度分析( multidimensional scaling，MDS)是 以空间分布的形式表现对象之间相似性或亲疏关系 的一种多元数据分析方法。1958年，Torgerson 在其博士论文中首次正式提出这一方法。
多维标度法是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。 在市场营销调研中，多维标度法的用途十分广泛。
多维标度分析的古典解法是主成分分析的扩展 多维标度法是一类多元统计分析方法的总称，它包含各种各样的模型和手段，其目的是通过多种途径把多维的研究对象转化成低维情形进行研究。