画带误差棒的柱状图，并标注平均值，matlab代码如下，结果如图


// code block
clear
close all
load 'plotuse.mat';
avg=[WPE', IF', ISE'];
STD=[WPE_std' IF_std' ISE_std'];
x=[[1:8]' [1:8]' [1:8]'];

h=bar(avg);
ylim([55,100])
set(h,'barwidth',1);
h(1).FaceColor='flat';
h(1).CData=repmat([0 0.8 0.8],8,1);

hold on;
ylim([55,105]);
errorbar(x(:,1)-0.23,avg(:,1),STD(:,1),'linestyle','none','linewidth',1,'color','k');
errorbar(x(:,2),avg(:,2),STD(:,2),'linestyle','none','linewidth',1,'color','k');
errorbar(x(:,3)+0.23,avg(:,3),STD(:,3),'linestyle','none','linewidth',1,'color','k');

str_WPE=num2str(avg(:,1));
str_IF=num2str(avg(:,2));
str_ISE=num2str(avg(:,3));

dim=0.16:0.09:(0.16+7*0.09);
dim_multi_WPE=[dim' repmat([0.65,0.1,0.1],8,1)];
dim=0.18:0.09:(0.18+7*0.09);
dim_multi_IF=[dim', repmat([0.45,0.1,0.1],8,1)];
dim=0.2:0.09:(0.2+7*0.09);
dim_multi_ISE=[dim', repmat([0.15,0.1,0.1],8,1)];
for i=1:8
    annotation('textbox',dim_multi_WPE(i,:),'LineStyle', 'none', 'LineWidth',1,'String',str_WPE(i,:),'fontsize',12);
    annotation('textbox',dim_multi_IF(i,:),'LineStyle','none','LineWidth',1,'String',str_IF(i,:),'fontsize',12);
    a3=annotation('textbox',dim_multi_ISE(i,:),'LineStyle','none','LineWidth',1,'String',str_ISE(i,:));
    a3.FontSize=12;
end

set(gca,'xticklabel',{'4 units','8 units','16 units','32 units','64 units','128 units','256 units','512 units'},'fontsize',12,'fontweight','bold');
legend([h(1),h(2),h(3)],{'WPE', 'IF','ISE'},'location','northwest','NumColumns',3);

使用matlab 画分段函数图像（使用if-else）：

quiz3.2：租用一个交通工具前 100 公里 1 美元每公里,在下面的 200 公里中 0.8 美元每分钟,越过 300 公里的部分一律按0.7 美元每公里.已知公里数,编写对应的 MATLAB语句计算出总花销,和平均每公里的花销.

解：

1.写出函数表达式（自己化简得到

y1是行驶到第x公里的总花销



y2是行驶到第x公里平均每公里的花销

2.使用matlab画出函数图像（求出坐标点，连线）

matlab代码如下：
function [y1,y2]=work_fenduan(x)%定义函数
x=0:500;
n=length(x);%得到行向量的长度
for i=1:n%遍历每一个元素，matlab向量的第一个元素下标为1
    if x(i)<=100
        y1(i)=x(i);
        y2(i)=1;
    elseif x(i)>100&&x(i)<=300
        y1(i)=20+0.8.*x(i);
        y2(i)=20./x(i)+0.8;
    else
        y1(i)=50+0.7.*x(i);
        y2(i)=50./x(i)+0.7;
    end
end

subplot(2,1,1)
plot(x,y1,'r');
xlabel('x');
ylabel('y1');
title('the total cost')

subplot(2,1,2)
plot(x,y2,'b');
axis([0,500,0.5,1.5])
xlabel('x');
ylabel('y2');
title('the average cost')

图像如下：


3.注意:

1.x(i)能遍历数组的元素



2.点乘是数组乘，直接乘是矩阵乘法

1.当一个数乘以一个矩阵时，数组乘与矩阵乘的结果相同

2.两个矩阵之间矩阵乘（直接乘）必须满足前面的行数等于后面的列数矩阵之间当两个数组乘（点乘）必须满足维度相同都是m*n维矩阵，对应位之间相乘。

同很多非数学相关专业的朋友一样，我第一次碰到这个图时也是丈二和尚摸不着头脑。只知道这个工字型的图案，中间的点代表的是平均值，上下的两条横线代表的是方差值，除此之外，连这个图叫什么名字都不知道，只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图：平均值和方差在图示中表现出来”之类搞笑的关键词搜索来寻找一丝蛛丝马迹。在阅读了很多文章之后，慢慢的才确定，这种统计学上常用的图叫做——误差棒图。 

    为了给后来者们节省一些时间，在这里我对误差棒图的绘制做个总结，举几个例子分析下可能出现的情况和错误。

首先我们假设一组数据：
A地1-6月份降雨量的平均值分别为12、11、7、7、6和5，各月降雨量的方差分别为0.5、0.4、0.3、1、0.3和0.5;
B地1-6月份降雨量的平均值分别为10、8、5、4、3和3，各月降雨量的方差分别为0.4、0.3、0.4、0.6、0.3和0.5;

Case1:绘制A地的降雨量误差棒图（绘制单幅误差棒图）
Program：
   Average=[12,11,7,7,6,5];  %各月的平均值
   Variance=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];   %各月的方差值
   Time=1:1:6;
   errorbar(Time,Average,Variance)    %函数调用格式 errorbar(A,B,X)
   xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
Graph：


[转载]Matlab绘制误差棒图（errorbar函数的使用）

Case2：绘制A地的降雨量误差棒图（绘制单幅误差棒图，方差的正负相不相等时）
Program：
   Average=[12,11,7,7,6,5];
   Var_positive=[0.1,0.2,0.5,0.5,0.3,0.1];   %正向的方差
   Var_nagetive=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];    %负向的方差
   Time=1:1:6;
   errorbar(Time,Average,Var_nagetive,Var_positive)   %函数调用格式errorbar(A,B,X,Y)
                                                      % X为负向误差，Y为正向误差
   xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
Graph：


[转载]Matlab绘制误差棒图（errorbar函数的使用）

Case3：绘制A地的降雨量误差棒图（绘制单幅误差棒图，并在平均值点处用符号标出）
Program：
  Average=[12,11,7,7,6,5];
  Variance=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];
  Time=1:1:6;
  errorbar(Time,Average,Variance,'-o')   %注意'-o'中的‘-’去掉后画出来的图是各个孤立的点
  xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
Graph：


[转载]Matlab绘制误差棒图（errorbar函数的使用）

Case4：讲A、B两地的降雨量误差棒图绘制在一张图上（在同一张图内绘制若干个误差棒图）
Program：
   Average1=[12,11,7,7,6,5];
   Variance1=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];     %A地的数据
   Average2=[10,8,5,4,3,3];
   Variance2=[0.4,0.3,0.4,0.6,0.3,0.5];    %B地的数据
   Time=1:1:6;
   errorbar(Time,Average1,Variance1,'r-o')    %A地误差棒图，用红色线表示
   hold on
   errorbar(Time,Average2,Variance2,'b-s')    %B地误差棒图，用蓝色线表示
   xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');


Graph： 

 [转载]Matlab绘制误差棒图（errorbar函数的使用）

以上就是我所总结的内容，如果有什么遗漏或者错误的，欢迎指出，以便及时修改。


原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_b0ecb51d0101b6u5.html

样本序号
x
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
6
x
7
x
8
x
9
x
10
特征
x1
0
1
0
1
2
1
2
3
6
7
特征
x2
0
0
1
1
1
2
2
2
6
6
x
11
x
12
x
13
x14
x15
x
16
x
17
x
18
x
19
x
20
8
6
7
8
9
7
8
9
8
9
6
7
7
7
7
8
8
8
9
9
用
K
次平均算法分成
2
类，编程上机，并画出分类图。
MA
TLAB
程序代码：
clear
x=[0 0;1 0;0 1; 1 1;2 1;1 2;2 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9; 9 9];
z=zeros(2,2);
z1=zeros(2,2);
z=x(1:2,1:2);
while
1
count=zeros(2,1);
allsum=zeros(2,2);
for
i=1:20
%
对每一个样本
i
，计算到
2
个聚类中心的距离
temp1=sqrt((z(1,1)-x(i,1)).^2+(z(1,2)-x(i,2)).^2);
temp2=sqrt((z(2,1)-x(i,1)).^2+(z(2,2)-x(i,2)).^2);
if
(temp1
%
按最小距离原则将样本归类
count(1)=count(1)+1;
allsum(1,1)=allsum(1,1)+x(i,1);
allsum(1,2)=allsum(1,2)+x(i,2);
else
count(2)=count(2)+1;
%
统计属于第
2
类的样本数量
allsum(2,1)=allsum(2,1)+x(i,1);
allsum(2,2)=allsum(2,2)+x(i,2);
end
end
z1(1,1)=allsum(1,1)/count(1);
%
计算各个聚类的新向量值
z1(1,2)=allsum(1,2)/count(1);
z1(2,1)=allsum(2,1)/count(2);
z1(2,2)=allsum(2,2)/count(2);