管理决策实验报告Word文档格式.docx
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6.安装成功：
7.打开浏览器：
输入http;
//localhost,选择中文。
8.下载Joomla，把下载的压缩包解压后的所有文件夹和文件上传到网站根目录C:
\xampp\htdocs\joomla。
9.现在开始安装joomla,在网页浏览其中键入地址http:
//localhost/joomla。
10. 在“选择语言”窗口中选择安装的语言版本，博客吧这里选择“简体中文”，然后点击右上角的“下一步”。
11.进入安装前检查界面检查服务器环境是否符合joomla的安装要求，符合则直接点击“下一步”。
12.进入软件许可证界面，直接点“下一步”。
13.进入“数据库设置”界面，在“基础配置”中，数据库类型选择MySQL，主机名为数据库的主机名localhost;
如图配置，点击“下一步”。
14.FTP设置直接下一步。
15.设置网站配置如图，点击下一步。
16.点击删除安装目录，安装成功。
实验二：
利用matlab做数据的分类
一个经过训练的2输入神经元对5个输入向量进行分类（2类）。
1.两个长度为5的向量构成输入样本矩阵P，行向量T为指导向量。
利用PLOTPV画出这个向量的图像。
例如：
P=[-0.5-0.5+0.3-0.1-4;
-0.5+0.5-0.5+1.05];
T=[11001];
plotpv（P,T）;
//plotpv函数利用感知器的输入向量和目标向量来画输入向量的图像
2.建立神经网络
MATLAB提供函数newp来创建一个指定的感知器。
第一个参数指定了期望的两个输入向量的取值范围，第二个参数指定了只有一个神经元。
net=newp（[-401;
-150],1）;
3.添加神经元的初始化值到分类图
初始化的权值被设为0，因此任何输入都会给出同样的输出，并且分类线不会出现在这个图中，继续训练这个神经网。
holdon
linehandle=plotpc（net.IW{1},net.b{1}）;
//plotpc函数用来画神经网络的分类线
4.训练感知器
Matlab提供了adapt函数来训练感知器，adapt函数返回一个新的能更好的执行分类、网络的输出、和误差的神经网络，这个划线函数允许网络从3个角度去调整，画分类线一直到误差为0为止。
E=1;
//E为误差
net.adaptParam.passes=3;
while（sse（E））//sse函数是用来判定误差E的函数
[net,Y,E]=adapt（net,P,T）;
//利用输入样本调节神经网net
linehandle=plotpc（net.IW{1},net.b{1},linehandle）;
//画出调整以后的分类线
drawnow;
//延迟一段时间
end
5.模拟sim
SIM函数能被用来划分任何别的输入向量，例如划分一个输入向量[0.7;
1.2].这个新点的图像为红色，他将用来显示这个感知器如何把这个新点从最初的训练集取分开来。
p=[0.7;
1.2];
a=sim（net,p）;
//利用模拟函数sim计算出新输入p的神经网络的输出
plotpv（p,a）;
circle=findobj（gca,'
type'
'
line'
）;
set（circle,'
Color'
red'
holdon;
plotpc（net.IW{1},net.b{1}）;
holdoff;
axis（[-22-22]）;
个感知器正确的区分了我们的新点（用红色表示）作为”zero”类（用圆圈表示），而不是”one”类（用+号表示），尽管需要比较长的训练时间，这个感知器仍然适当的进行了学习。
实验三：
利用matlab做数据的聚类
设某地区有八个观测点的数据，样本距离矩阵如程序中X矩阵所示，根据最短距离法聚类分析。
程序源代码：
%最短距离法系统聚类分析
X=[7.9039.778.4912.9419.2711.052.0413.29;
7.6850.3711.3513.319.2514.592.7514.87;
9.4227.938.208.1416.179.421.559.76;
9.1637.989.019.3215.999.101.8211.35;
10.0628.6410.5210.0516.188.391.9610.81];
BX=zscore（X）;
%
标准化数据矩阵
Y=pdist（X）%
用欧氏距离计算两两之间的距离
D=squareform（Y）%
欧氏距离矩阵
Z=linkage（Y）%
最短距离法
T=cluster（Z,3）
find（T==3）%
第3类集合中的元素
[H,T]=dendrogram（Z）%
画聚类图
运行结果（如下图）：
聚类谱系图如下图所示：
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