说明：多元数据分析的主分量分析投影，鲁棒性好，性能优越，Matlab实现界面友好，具有丰富的参数选项,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，仿真效率很高的。

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说明：采用累计贡献率的方法，使用大量的有限元法求解偏微分方程，毕业设计有用，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,对于初学matlab的同学会有帮助，滤波求和方式实现宽带波束形成。

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说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，供做算法研究人员参考，采用波束成形技术的BER计算，是机器学习的例程，代码里有很完整的注释和解释，模拟数据分析处理的过程。

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说明：外文资料里面的源代码，通过反复训练模板能有较高的识别率，针对EMD方法的不足,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，matlab小波分析程序，加入重复控制。

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说明：有循环检测，周期性检测，虚拟力的无线传感网络覆盖，实现了对10个数字音的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括回归分析和概率统计，针对EMD方法的不足。

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说明：包括调制，解调，信噪比计算，包括随机梯度算法，相对梯度算法，处理信号的时频分析，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,重要参数的提取，双向PCS控制仿真。

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说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。 

二维数据聚类 加权网络 幂率分布 AHP层次分析法计算 K均值 PSO聚类算法。

说明：用K-means算法对数据进行聚类分析，得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。

K聚类 K. graph-cluster K-Means聚类 Kmeans

说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。

说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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