matlab中怎样统计数组里每一行大于某个值的数有多少个？_百度知道
matlab中怎样统计数组里每一行大于某个值的数有多少个？
统计matlab中二维数组A中每行大于1的元素的个数的代码为： sum(A&1,2)。详细说明如下：A&1&&&&&&&&&&&&将数组A的每个元素都和1比较，大于1返回1，否则为0。结果得到了一个和A结构一致且元素为0或1的二维数组。显然每一行1的个数就是满足大于1的元素的个数，那么只要将每一行相加就得到了该行大于1的元素的个数。sum(A&1,2)&&&&表示求出上面得到的数组每一行的和，参数2表示沿着第二维即行的方向，省略或者1则表示列的方向。
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pre t="code" l="cpp">a&4,5;4,2; & &2&nbsp,4; &=&5;[& &nbsp,2)s =&sum(a&&=&nbsp,3]s&nbsp,6; &nbsp,2,3;&nbsp,3;1;0&nbsp,7; &nbsp
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2：gs1 =&&a1=a(1;&&&4);%一行的数a2=a(2;a3=a(3;&nbsp:),2程序如下a& 2gs3 =&nbsp,7;&nbsp,3;n1=find(a1&gt,,6];&&& 0gs2 =&nbsp,3;gs3=length(n3)%统计第三行大于4的个数结果;=&;gs1=length(n1)%统计第一行大于4的个数n2=find(a2&4);5;4):),&nbsp:),;5,,1;&&nbsp,4;gs2=length(n2)%统计第二行大于4的个数n3=find(a3&4&[1
matlab的相关知识
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a = find（a&4）；
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出门在外也不愁matlab神经网络训练SSE和SSW什么意思?_百度知道
matlab神经网络训练SSE和SSW什么意思?
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Sum of Squared Error误差平方和，当然越接近0越好，说明总误差很小SSW
总差权重值
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出门在外也不愁matlab中的cftool拟合,sse多少算拟合成功呢?用cftool拟合之后得到数据是这个SSE:0.09816R-square:0.5597Adjusted R-square:0.524RMSE:0.05151拟合函数可以用么?
Overload丶塤
SSE是和方差,越小代表拟合越精确.不过这个单从数值上来看,不同问题评判标准不一样,不好判断.判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数（R值）,这个值越接近1越好,一般都是0.99…之类的.而你的拟合结果R值才0.524,拟合不是太理想,最好不要用.
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扫描下载二维码rvgwzsse 用小波默认阈值法对hPmonaL散斑图进行去噪，还包括用相移法和最小二乘法求相位及去包 matlab 252万源代码下载-
&文件名称: rvgwzsse& & [
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: matlab
&&文件大小: 10 KB
&&上传时间:
&&下载次数: 0
&&提 供 者:
&详细说明：用小波默认阈值法对hPmonaL散斑图进行去噪，还包括用相移法和最小二乘法求相位及去包裹dSGWacf计算流程。-Using the wavelet default threshold method to hPmonaL speckle image denoising, but also includes the phase shift method and the least square method to calculate the phase and to wrap dSGWacf computing process.
文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
&&rvgwzsse.m
&输入关键字，在本站252万海量源码库中尽情搜索：小木虫 --- 500万硕博科研人员喜爱的学术科研平台
&&查看话题
在进行多元非线性拟合的时候，用matlab拟合的值残差都大于0
在进行多元非线性拟合的时候，用matlab（编程和surfacing fitting tool）拟合的值残差都大于0，最终的SSE也和通过excel计算出来的误差平方和不一致，我把方程和数据贴在下面，请1stopt 5.0版本的同学帮我拟合一下，或者对matlab比较熟悉的帮我拟合一下，谢谢.
方程y=a*b*exp(c/(0.))*x1/(1+b*exp(c/(0.))*x1)+d*m*exp(n/(0.))*x1/(1+m*exp(n/(0.))*x1)
x1& &&&x2& && &y
0.02& & & & 283.05& & & & 0.1
0.04& & & & 283.05& & & & 0.14
0.05& & & & 283.05& & & & 0.19
0.09& & & & 283.05& & & & 0.24
0.12& & & & 283.05& & & & 0.29
0.16& & & & 283.05& & & & 0.34
0.22& & & & 283.05& & & & 0.39
0.3& & & & 283.05& & & & 0.44
0.43& & & & 283.05& & & & 0.49
0.62& & & & 283.05& & & & 0.55
0.95& & & & 283.05& & & & 0.61
1.44& & & & 283.05& & & & 0.66
2.11& & & & 283.05& & & & 0.71
2.97& & & & 283.05& & & & 0.75
4.04& & & & 283.05& & & & 0.78
5.35& & & & 283.05& & & & 0.82
7.03& & & & 283.05& & & & 0.86
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11& & & & 283.05& & & & 0.92
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20.23& & & & 283.05& & & & 1
24.92& & & & 283.05& & & & 1.04
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37.07& & & & 283.05& & & & 1.09
42.61& & & & 283.05& & & & 1.11
49.18& & & & 283.05& & & & 1.13
59.65& & & & 283.05& & & & 1.16
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93.21& & & & 283.05& & & & 1.23
114.96& & & & 283.05& & & & 1.26
0.1& & & & 303.15& & & & 0.09
0.14& & & & 303.15& & & & 0.12
0.22& & & & 303.15& & & & 0.18
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0.41& & & & 303.15& & & & 0.3
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0.57& & & & 303.15& & & & 0.36
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1.08& & & & 303.15& & & & 0.48
1.47& & & & 303.15& & & & 0.51
1.51& & & & 303.15& & & & 0.53
2.27& & & & 303.15& & & & 0.59
2.4& & & & 303.15& & & & 0.59
3.22& & & & 303.15& & & & 0.64
4.72& & & & 303.15& & & & 0.69
5.06& & & & 303.15& & & & 0.7
7.39& & & & 303.15& & & & 0.75
10.26& & & & 303.15& & & & 0.79
12.67& & & & 303.15& & & & 0.81
16.7& & & & 303.15& & & & 0.85
24.81& & & & 303.15& & & & 0.9
34.28& & & & 303.15& & & & 0.95
43.85& & & & 303.15& & & & 0.98
54.62& & & & 303.15& & & & 1.02
65.79& & & & 303.15& & & & 1.04
73.19& & & & 303.15& & & & 1.06
94.66& & & & 303.15& & & & 1.09
115.89& & & & 303.15& & & & 1.14
140.07& & & & 303.15& & & & 1.17
158.9& & & & 303.15& & & & 1.19
174.76& & & & 303.15& & & & 1.2
193.37& & & & 303.15& & & & 1.22
206.81& & & & 303.15& & & & 1.24
0.51& & & & 324.25& & & & 0.17
0.67& & & & 324.25& & & & 0.22
0.91& & & & 324.25& & & & 0.28
1.21& & & & 324.25& & & & 0.33
1.8& & & & 324.25& & & & 0.4
2.63& & & & 324.25& & & & 0.46
4.02& & & & 324.25& & & & 0.53
5.43& & & & 324.25& & & & 0.58
6.92& & & & 324.25& & & & 0.61
8.81& & & & 324.25& & & & 0.64
11.12& & & & 324.25& & & & 0.69
13.69& & & & 324.25& & & & 0.71
16.88& & & & 324.25& & & & 0.74
22.01& & & & 324.25& & & & 0.77
28.53& & & & 324.25& & & & 0.81
36.22& & & & 324.25& & & & 0.84
45.16& & & & 324.25& & & & 0.86
55.76& & & & 324.25& & & & 0.89
67.18& & & & 324.25& & & & 0.92
78.27& & & & 324.25& & & & 0.94
90.35& & & & 324.25& & & & 0.96
111.84& & & & 324.25& & & & 0.99
126.53& & & & 324.25& & & & 1.01
141.79& & & & 324.25& & & & 1.03
159.59& & & & 324.25& & & & 1.05
178.21& & & & 324.25& & & & 1.07
199.44& & & & 324.25& & & & 1.1
207.51& & & & 324.25& & & & 1.1
下面是我用1stopt&&1.5拟合出的结果
如果残差都大于0的话应该是不符合常理的吧，应该是有大于0的，有小于0的才行吧，我通过matlab拟合给出的残差是0上下都有，但是我用excel验算的时候都是大于0的，这就有问题了。下面是我的matlab拟合结果和残差图。请问这个都大于0为什么合理呢？
请问残差不应该是有大于0有小于0的才合理吗？
您好，请问为什么这样改呢？能否说说理由呢？谢谢
减去一个数，把她往下拉一点。
请问为什么要这样做呢？谢谢
减去一个数，把她【残差】往下拉一点。
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调整残差。
请问在多变量多参数的拟合问题上，1stopt的拟合结果可信吗？有没有更好更可靠的拟合软件呢？
结果是否可信把参数值带回验证下就知道了。拟合方面应该还没有更好用强大的。
把参数值带回验证的话是否是验证它的残差分布及残差平方和这两项呢？
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