说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

matlab 矩阵 分解

说明：该代码用于计算线性方程组，只需要需要增广矩阵即可。列主元Gauss消去法有效地解决了由于相对较小引起的误差放大现象，具有较高的精度。通过编写通用的列主元消去法子程序大大提高了解题效率，调用时只要根据要求解的方程组输入相应的增广矩阵即可

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说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

说明：实现Hough变换直线检测， Hough变换是实现图像边缘检测的一种有效方法，其基本思想是将测量空间的一点变换到参量空间中的一条曲线或一个曲面，而具有同一参量特征的点交换后在参量空间中相交，通过判断交点处的积累程度来完成特征曲线的检测，基于参量性质的不同，Hough变换可以检测直线、圆、椭圆...

说明：用matlab编写的有机朗肯发电程序。%function thermal_eff=simulation1(p1)function [w_turbo,thermal_eff]=simulation1(p1)%初始参数赋值turbo_eff=0.8;                           ...

说明：核fcm，在几个聚类数据集上测试均有效，自己写的，现在环形数据集和不平衡数据集上测试均有效，分享出来，希望大家指正错误，共同进步。

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：具有丰富的参数选项,仿真效率很高的，用于信号特征提取、信号消噪，关于小波的matlab复合分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，正确率可以达到98％。

说明：这是纠正色偏的最大颜色值平衡法 很有效，经过测试后通过，亲测有效

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说明：现代的三维（3-D）的医疗成像提供了潜力和前景为科学和医学的重大进展，为生产高质量图像。它已经发展成为最重要的一个领域内，由于科学成像能快速、持续的发展计算机化的医学图像可视化在分析方法和计算机辅助诊断[ 1 ]的进步，现在，为例如，在早期检测，诊断的一个重要组成部分，与癌症治疗。的面临的挑战是有效...

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