说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

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说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

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说明：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

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说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

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说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。

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说明：isodata 迭代自组织的数据分析，有较好的参考价值，基于欧几里得距离的聚类分析，非常适合计算机视觉方面的研究使用,可实现对二维数据的聚类，包括调制，解调，信噪比计算。

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说明：%用法：[C，ptsC，centers]=dbscan（P，E，minPts）%%参数：%%P-dim x Npts点数组。%%E-距离阈值。%%minPts-形成簇所需的最小点数。%%返回：%%C-长度单元格数组与每个聚类%相关的点指数。%ptsC-列出与每个点%相关的聚类数的长度NPT数组。如果...

说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，MinkowskiMethod算法 ,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，信号维数的估计，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。

说明：已调制信号计算其普相关密度，一种流形学习算法（很好用），部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，基于K均值的PSO聚类算法。

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说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

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