NMath应用教程:医学与数据挖掘方法详解

原创|其它|编辑:郝浩|2012-12-06 09:31:53.000|阅读 232 次

概述:NMath是.Net框架下唯一一款高性能的数学与统计学的商业算法库,能够帮助开发者摆脱复杂的数学算法,面向对象的创建财务,工程和科学相关的Microsoft.NET平台的应用程序。

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  NMath是.Net框架下唯一一款高性能的数学与统计学的商业算法库,能够帮助开发者摆脱复杂的数学算法,面向对象的创建财务,工程和科学相关的Microsoft.NET平台的应用程序。NMath中包含许多通用的计算工具包,在多个行业具有广泛的应用。接下来为大家介绍几个有代表性的应用。


医学应用——曲线拟合

  非线性拟合是市面上大多数免费算法库不能提供的功能,如果需要高精度大数据量的非线性拟合,部分商业算法库也不能很好的实现。而NMath作为专业数学算法库的领航者,他的曲线拟合功能的高度准确性,让其被生命科学,医学,环境毒理学等需要曲线拟合相关的逻辑模型的行业广泛使用。

实例:SIGA

  SIGA是世界领先的传染病预防与药物研发公司。使用NMath的曲线拟合功能,SIGA科学家们成功创建了一个“剂量—反应”的逻辑曲线模型。像这种X-Y型的曲线拟合模型在医学相关领域,还有很多类似的应用。

.Net唯一数学算法库NMath应用详解:医学与数据挖掘

数据挖掘应用——层次聚类

  层次聚类是统计分析中的一个常用算法,其算法简单、快速而且能有效地处理大数据集,所以在数据挖掘,调查统计等方面经常用到,但是该算法的高计算性让很多应用程序开发者独立实现起来压力很大,NMath却能为.Net应用程序高性能的提供这一算法。

实例:UserZoom

  UserZoom软件中提供一个在线分类分析的工具,该工具的开发就使用NMath的层次聚类功能,对分类结果进行分析,并生成树状图,以帮助研究人员清晰的挖掘用户的分组标准。

.Net唯一数学算法库NMath应用详解:医学与数据挖掘



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