说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...
说明：2dpca的实现，主要用于人脸识别领域的应用。
说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE
说明：包括调制，解调，信噪比计算，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有详细的注释，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
说明：验证可用，模式识别中的bayes判别分析算法，借鉴了主成分分析算法（PCA），一种流形学习算法（很好用），本科毕设要求参见标准测试模型，IDW距离反比加权方法。