Unscrambler 在简单数学建模中的应用
Unscrambler介绍
Unscrambler 是一款在多变量分析（multivariate analysis, MVA）和实验设计软体领域深耕30多年的标竿专业分析软件，是全球数据分析和统计专业，研究人员和工程师的首选分析工具，可以利用软件多变量分析的强大功能，快速、轻松、准确地分析巨量和复杂的数据。
Unscrambler为许多行业和组织提供支持，比如生物制药、化工/石化、农业、食品与饮料、可再生能源、制造业等等。通过更深入的数据洞察，提高产品开发效率、加强对流程的理解和更好的产品质量控制。
大家可能会更加熟悉Matlab、python等分析工具，其实Unscrambler也是很强大的~很多复杂的数学问题都可以用它来解决。现在我们就来对比一下相比Matlab、python，Unscrambler更具哪些优势？
| 优势 | Unscrambler | Matlab、Python |
|---|---|---|
| 1 | 集成了大量数据分析算法 | 需要调额外的函数或库 |
| 2 | 更适合新手入门，不用编程 | 需要有一定的编程基础 |
| 3 | 安装过程简单 | 安装过程及配置复杂，需要下载很多额外的库 |
| 4 | 支持大多数据文件格式包括matlab等 | 不支持Unscrambler数据格式导入 |
| 5 | 11版本支持python功能 |
我主要从6个案例来解析Unscrambler软件的应用
Unscrambler数据可视化案例
Unscrambler数据描述性统计案例
Unscrambler矩阵计算案例
Unscrambler蠓的分类、鸢尾花(Iris)的分类案例——有监督分类LDA,SVMC
Unscrambler无监督分类案例—聚类分析
Unscrambler降维案例——PCA
在这里重点来说一下Unscrambler矩阵计算案例
众所周知，几乎一切数学问题都可以用矩阵来计算，所以矩阵计算显得尤为重要，我们来看如下例子：
这个线性方程组可以转化为矩阵方程来解
所以我们读取matrix中的两个矩阵，分别命名为A和b
点击Tools-Matrix Calculator，选中A，点击Inv(X)
再选中A_Inv，勾上first matrix Y，second X，点击XY，得到的A_Inv x b就是结果
我们发现，用Unscrambler计算得到的解和MATLAB一样，而且不用编程。
本文剩下的五个案例以PPT的形式分享给大家，还有****。
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