说明：应用背景背景：当前单一的SVM识别精度不高，本程序用遗传算法优化支持向量机算法，提高了它的精度和准确率。关键技术GA SVM 最优化算法  提高识别精度和预测度                 

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说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

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说明：GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体,物体间通过万有引力相互作用吸引,物体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大,因此万有引力会促使物体们朝着质量最大的物体移动,从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展,其应用...

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说明：资源描述本算法是基于最佳熵的遗传算法，具有运算速度超快，占用内存很小，活的效果极佳的算法，本算法采用MATLAB语言编程，运用了M文件程序可读性强，修改方便，可以很容易转换成C语言和c++语言，应用方便。

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说明：遗传算法由于具有良好的性能，在最优化，路由选择，接入控制等领域具有很好的应用，本程序从遗传算法的本质出发，对算法的初始化，交叉和变异的过程进行了详细的描述，对于初学者理解遗传算法的基本原理具有很好的帮助。

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说明：此算法为用于解反问题的lsqr算法，对Ax=b，输入矩阵A，列向量b，以及迭代步数，求得列向量x-This algorithm is used for solution of the inverse problem lsqr algorithm, Ax = b, the input matrix A...

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说明：数据挖掘常用的各种经典算法，包括确定性玻尔兹曼机、离散贝叶斯、LVQ、EM、模糊K均值、遗传算法、LMS、PCA、NLPCA等常用算法，还包含许多可供实验用的数据集，可以使使用者更快从代码入门，走入数据挖掘的世界。

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说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。

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说明：应用背景本文讨论了随机森林算法应用于分类预测的算法研究，经过MATLAB的仿真实验结果可知，具有很好的分类预测效果，想学随机森林算法的同学可以看看关键技术本文算法采用有放回的随机抽样方法，采用决策树，各个树不进行剪枝，投票选择其中的众数作为分类的结果，该算法简单易懂。

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说明：这是模式识别经典的感知器算法，算法输入两类模式，行表示样本，进行分类，输出为类别标签，参照的算法为蔡元龙老师1986年出版的《模式识别》中的算法流程，对初学者很有帮助。

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