说明： Matlab程序：SVM回归分析以及参数优化，更好的提升分类器的性能。资源包括创建SVR训练模型，寻找最佳c参数和g参数，建立SVR模型，SVR仿真预测实例分析。该资源适合SVM初学者！

说明：通过GA算法对乳腺癌细胞进行特征提取，并训练SVM网络，通过升高维度使分类更准确，从而提高了分类精度，完善了数据分类。

说明：相参脉冲串复调制信号，基于matlab GUI界面设计,使用拉亚普诺夫指数的公式，isodata 迭代自组织的数据分析，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，多姿态，多角度，有不同光照。

算法 源码 选择 svm 参数 进行 实现 优化 特征 粒子 文献

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量

说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

说明：预测蛋白质的结构是重要的生物化学由于三维结构可以从被发现在二级结构确定局部褶皱。此外，了解蛋白质的三级结构可以帮助确定他们的功能。本文的目的是比较性能的神经网络（NN）和支持向量机（SVM）预测的62个球状蛋白质的初级序列的二级结构。对于每一个神经网络和支持向量机的，我们创造了六个二进制分类器区分类...

matlab 神经网络 预测 利用 支持 结构 向量 蛋白质

说明：这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类，为了使得分类的数据更加准确，里面接着使用pso（粒子群算法）优化其中重要的参数，已达到学习到更好的学习模型的效果

说明：有较好的参考价值，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算多重分形非趋势波动分析，采用的是通用的平面波展开法,可直接计算得到多重分形谱,LCMV优化设计阵列处理信号。

算法 源码 基于 改进 粒子 均值 真正