1、将数据的存储类型从double类型转换成single类型，可以节省一半的空间。避免使用高维矩阵。当数据量很大时，使用高维矩阵无疑是雪上加霜，可以考虑使用多个低维矩阵。及时清理不用变量，特别是大数据矩阵。
2、matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。
3、在MATLAB中，要增强kmeans聚类的决策边界，首先需要理解基本的聚类过程。kmeans的简单原理无需赘述，matlab内建的kmeans函数即可轻松实现。以下是一个实际操作的例子：首先，创建一组数据并利用kmeans进行聚类，同时绘制出初始的聚类效果和边界。
4、以MATLAB R2012b为例： 点击下图中红圈指示“Find Files”。
5、matlab中kmeans聚类怎么计算到聚类中心的距离？聚类中心我已经得到了，K=400，是一个400*128列的矩阵，样本数据也有，从mat到1149mat，现在我要实现样本离哪个距离近，那个特征列就+1。
我有以下建议：省略显示，能不显示输出，就不显示输出，一般情况下，几十亿也算不上大数据，应该可以；如果你的要求比较高，可以考虑并行运算，相信你利用今天这个问题将并行运算学好，将是巨大的收获，几天几周都是值得的。
这里用到的eval函数的功能强大，可以将字符串的内容当做matlab命令来执行（Execute string containing MATLAB expression） 及时清理不用变量，特别是大数据矩阵。及时清理可以腾出空间。同时，在生成矩阵的时候最好一次性申请足够的空间，不要在程序运行的时候变化矩阵大小。
这个要看你跑的什么程序吧，busy说明程序正在执行，只有执行完或者强制停止之后，才能再执行你所要读取的数据文件。
根本原因：处理器不兼容。MATLAB 运行时需要用到CPU 的数学计算模块，而当初mathwork 公司是以intel 芯片为目标的，故其默认的处理器是INTEL，所以AMD 的速龙或者是闪龙等CPU 一般都会遇到安装好后打 开自动关闭的问题。
我不知道你的数据是矩阵还是一组数，origin这个软件对于数据处理非常好用，而且不像excel对数据的长度有限制。你可以将workspace里面的数据复制，然后粘贴到origin软件的work sheet中。
MATLAB用sortrows排序320，000 * 3的矩阵速度挺快，不知你的S矩阵列数多大。
1、专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
2、大数据分析常用的软件有：Excel、Python、SQL、Tableau和Power BI。Excel Excel是一款功能强大的数据处理和数据分析软件。对于日常的基础数据分析工作来说，Excel基本能满足需求。利用其公式、数据透视表等工具，可以有效地进行数据清洗、整理和初步分析。
3、大数据需要学习的内容主要包括：数学基础、编程语言、数据处理工具、数据仓库与数据挖掘。 数学基础：大数据处理和分析中经常涉及到复杂的数学运算和统计分析，因此数学基础是必须要学习的。这包括概率论、数理统计、线性代数等基础知识。这些数学知识能够帮助理解数据的分布、变化和关联性。
4、需要熟悉NoSQL数据库（mongodb、redis），能够完成数据库的配置和优化；熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。
5、大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。
6、学习大数据技术专业时，在电脑上通常需要安装以下软件来进行实际操作和开发： Hadoop：Hadoop是用于分布式数据存储和处理的开源框架，安装Hadoop可以进行大规模数据处理和分析。 Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以进行实时数据处理、批处理、机器学习等任务。
matlab对电脑配置要求并不是很高的，主流的电脑都可以安装上，不过有一点，想流畅运行该软件，使用Intel处理器效果最好，使用I3/I5/I7处理器效果更好，对显卡的要求并不是很高。
MATLAB对电脑配置的要求相对较高，但并非极端严苛。首先，MATLAB能够运行在多种操作系统上，包括Windows、Mac和Linux，这为不同用户提供了灵活性。在硬件方面，MATLAB对处理器、内存和硬盘空间都有一定要求。
MATLAB对电脑的配置要求相对较高，这主要取决于用户将MATLAB用于哪些具体应用。对于基本的数学计算、数据处理和简单的图形绘制，普通配置的笔记本电脑或台式机通常就能满足需求。然而，当涉及到复杂的数据分析、大规模矩阵运算、三维建模与仿真、机器学习或深度学习等高级应用时，对电脑的性能要求就会显著提升。
Matlab对电脑的配置有一定要求，以确保软件能够流畅运行并发挥最佳性能。以下是Matlab对电脑配置的主要要求： **操作系统**：Matlab支持Windows、Mac和Linux操作系统，但不同版本的Matlab对操作系统的要求有所不同。
对于需要进行复杂图形处理或仿真的用户，推荐使用支持这些技术的显卡。综上所述，为了获得良好的MATLAB使用体验，建议选择配备高性能处理器、大内存、充足硬盘空间和可选支持CUDA或OpenCL显卡的电脑。这样的配置可以确保MATLAB在进行复杂计算、数据处理和图形渲染时保持高效和流畅。
Matlab对电脑确实有一定的要求，主要集中在操作系统、处理器、内存、硬盘空间以及显卡等方面。首先，就操作系统而言，Matlab可以在Windows、Mac和Linux系统上运行，但不同版本的Matlab对操作系统的要求可能有所不同。
1、百度统计 百度统计是一款免费的流量分析工具，依托百度的大数据技术和海量资源，帮助企业优化用户体验并提高投资回报。它提供的多样化图形化报告，包括流量分析、来源分析和网站分析等，可为企业提供全面深入的用户行为洞察。- 服务特色：全面的数据分析平台，集成百度大数据技术和资源，支持实时优化推广策略。
2、下面是几款好用、功能齐全的数据分析软件：Tableau：是一款功能强大且易于使用的数据可视化和分析工具。它提供了直观的可视化界面和丰富的分析功能，使用户能够快速地探索和理解数据。Tableau拥有强大的数据可视化功能，可以将数据转化为直观、易于理解的图表和仪表板。
3、Talend - 开源的力量与集成的全能Talend作为大数据转换工具，开源且集成能力强，但付费版可能需要适应无点击界面的挑战。对于寻求高性价比的团队，它提供了灵活的解决方案。
4、数据分析可以使用《有料数据分析》、《python数据分析》、《睿兽分析》、《Tableau》、《Power BI》这些软件。《有料数据分析》这是一款集成了数据清洗、数据可视化、数据分析、机器学习等功能的数据分析软件。它具有强大的数据处理能力，支持导入多种数据格式，并可以通过可视化方式快速分析数据。
5、大数据的软件有：Hadoop、Spark、大数据一体机软件等。Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为大数据处理而设计。它允许在大量廉价计算机上分布式存储和处理数据，其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和YARN资源管理框架。
6、MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。