说明:用matlab编写的源程序,作用是对线性svm分类器参数C的最佳值选择,以此更好的对数据集进行训练和预测。
说明:包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Matlab实现界面友好,使用matlab实现智能预测控制算法,复化三点Gauss-lengend公式求pi,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,LCMV优化设计阵列处理信号。
说明:模糊——支持向量机,用于模糊理论与支持向量机结合,用于数据预测
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:用于图像处理的独立分量分析,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。