本篇教程介绍了大数据分析 MATLAB 篇，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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一：起因
（1）最近一直在处理大数据，从MB ----> GB的变化，是一次质的飞跃，相应的工具也在变 从widows到linux，从单机单核 到 hadoop多节点的计算
（2）问题来了，面对海量的数据，如何从中挖掘实用的信息或者发现潜在的现象，可视化工具可能是必不可少的 ；
（3）可视化工具可以说百度一大篇，可是作为研究者的我们，程序猿的我们可能更希望能够抽象出一种数学模型，对现实的现象进行非常好的描述和刻画
（4）Python（数据清洗和处理） + MATLAB（模型分析） 或 c++/java/hadoop（数据清洗和处理） + MATLAB（模型分析）



二：MATLAB 学习
（1）伽马分布（gamfit）
clc
clear all
close all
dataall = load('G:\zyp_thanks\metro_test\1-07\529_2.csv');
data = dataall(:,3);%指定列

[y,x]=hist(data,6);%creates a histogram bar plot of data,sorts data into the number of bins specified by nbins
%return the categorical levels correponding to each count in N
subplot(2,2,1)
bar(x,y,'FaceColor','r','EdgeColor','w');box off

cxd1=gamfit(data);% returns the maximum likehood estimates(MLEs) for the parameters of the gamma distribution given the data in vector data.
% 伽玛分布中的参数α，称为形状参数，β称为尺度参数。
a = cxd1(1);
b = cxd1(2);
cxd2=gamcdf(data,cxd1(1),cxd1(2));%return the gamma cdf（分布函数） at each of the values in x using the corresponding shape parameters a and scale parameter
%cxd2 = gampdf(data,cxd1(1),cxd1(2));%%return the gamma pdf(密度函数) at each of the values in x using the corresponding shape parameters a and scale parameter
H=kstest(data,[data,cxd2]);
subplot(2,2,2);
plot(data,cxd2);

(2)MATALAB 下 .m 文件的命名
% 错误提示：
%Attempt to execute SCRIPT *** as a function     在运行MATLAB程序的时候，出现如题的报错。
% 原因：
% 在系统中，现有的.m文件有的与***函数重名，所以matlab编译器不知道在遇到***的时候到底该执行哪一个函数。
% 例如：我编写了一个.m文件，命名为：fft2.m.用于实现通过频域分析提取图像的纹理特征。
% 当命令执行到X=fft2(ImageM)这句话的时候，不知道fft2是指系统函数还是自定义的纹理特征提取函数。

% 解决：
% 把自定义的函数名改成其他名字。如上例中的fft2改为ffttexture.m?
（3）pdf 和 cdf函数的说明、
Probability density function（PDF) 概率密度函数;  

cumulative distribution function ; CDF 是累积分布函数
（4）正态分布（normpdf normcdf）
clc
clear all
close all
dataall = load('G:\zyp_thanks\metro_test\1-07\529_2.csv');
data = dataall(:,3);%指定列
[mu,sigma]=normfit(data);%estimate of the mean and standard deviation in data
[y,x]=hist(data,6);%creates a histogram bar plot of data,sorts data into the number of bins specified by nbins
%return the categorical levels correponding to each count in N
bar(x,y,'FaceColor','r','EdgeColor','w');box off
xlim([mu-3*sigma,mu+3*sigma]) % sets the axis limits in the current axes to the specified values
a2=axes;
% computes the pdf at each of the values in X using the normal distribution
% with mean and standard deviation sigma.
ezplot(@(x)normpdf(x,mu,sigma),[mu-3*sigma,mu+3*sigma])
set(a2,'box','off','yaxislocation','right','color','none')
title '频数直方图与正态分布密度函数（拟合）'

(5) quantile - quantile plot (Q-Q plot)
clc
clear all
close all
dataall = load('G:\zyp_thanks\metro_test\1-07\529_2.csv');
data = dataall(:,3);%指定列
qqplot(data);
% displays a quantile-quantile plot of the sample quantiles of X versus
% theoretical from a normal distribution. if the distribution of X is
% normal,the plot will be close to linear.

   

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