说明:topsis法是评价类模型中的常用方法。TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有的对象中进行相对优劣的评价。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法,该方法只要求各效用函数具有单调递增(或递减)性就行。TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法,又称为优...
说明:包含优化类的几个简单示例程序,D-S证据理论数据融合,含噪脉冲信号进行相关检测,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包括回归分析和概率统计,有借鉴意义哦。
说明:可实现对二维数据的聚类,计算晶粒的生长,入门级别程序,中介真值程度度量,基于中介真值程度度量的图像分割通过虚拟阵元进行DOA估计,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,最小均方误差(MMSE)的算法。
说明:这是决策树分类的的最经典的源码,同学们可以在此基础上学习和修改,入口程序已经写好,需要其他方法可以自己添加,其中Predict和train分别代表训练集算法和预测算法,数据集没放。但是可以处理一般的问题。供大家修改和使用!!!