说明：资源描述关于SVM（支持向量机的好实例），该实例是使用SVM算法对葡萄酒的种类数据进行分类和识别，代码中有相关的注释，是学习SVM的好的实例模板

matlab 分类 神经网络 svm 实例 预测 数据

说明：实现极化的FDR-warshart分类，对初学者非常有用，可以调试通过，可以对美国旧金山数据进行极化分类。

wishart-分类 FDR-Matlab Wishart 极化分类MATLAB 美国

说明：K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。

ksvd算法 图像分类 K. KSVD分类 SVD

说明：正确率可以达到98％，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，滤波求和方式实现宽带波束形成，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对于初学matlab的同学会有帮助，添加噪声处理。

分类 源程序 数据 自己 SvmPcaKnn

说明：Wishart H a 极化分类，可以对实测数据直接进行操作。

H/A/wishart Wishart分类 极化-实测 Wishart H-a-Wishart

说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

matlab 分类 源码 测试 svm

说明：利用k-means对UCI数据集进行聚类分析，程序中列举了数据集wine和heart数据集

heart数据 聚类数据集 聚类分析 matlab-数据集 UCI中wine数据集

说明：K均值聚类算法，对风电机组功率数据进行聚类分析，包括详细的程序说明。 只要把这两个文件放入一个空文件夹下，在MATLAB中执行m文件，就可得到聚类结果。

K均值 数据聚类 matlab机组 风电聚类 风电-数据

说明：模糊聚类算法，实现对数据的聚类分析，供大家参考

数据聚类分析 模糊聚类分析 matlab-数据聚类 聚类算法-MATLAB 数据聚类

说明：给出了一种用径向基函数神经网络（RBFNN）进行建模和模式识别分方法。用径向基函数神经网络（RBFNN）建模进行数据预测。用两种特殊的径向基函数神经网络（GRNN和PNN）进行数据分类，并对分类结果进行对比。

PNN分类 happydnm RBF GRNN神经网络 RBFNN函数