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：关联规则挖掘是从事务集合中挖掘出这样的关联规则：它的支持度和置信度大于最低阈值（minsup,minconf），这个阈值是由用户指定的。根据支持度=(X,Y).count/T.count，置信度=(X,Y).count/X.count  ，要想找出满足条件的关联规则，首先必须找出这样的集合F=X U...

说明：Niblack二值化算法是比较简单的局部阈值方法，阈值的计算公式是T = m + k*v，其中m为以该像素点为中心的区域的平均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个系数

matlab 实现

说明：灰色图像在matlab中以矩阵形式存在，灰度级为k的话，矩阵元素大小为0——2的k次方-1，为了减小视觉的分辨不清图像的缺陷，想到对灰色图像进行彩色处理，这就叫做灰度图像的伪彩色处理，而伪彩色处理经常用的三种方法是灰度级分割、灰度级——彩色变换、频域变换法

说明：ransan测试函数+ransan测试函数function p1 = ransac(datax,datay,k,t,d)% k 是循环的最多次数% t 阈值% d 概率数 多少点落入拟合的线周围

matlab 测试 函数

说明：应用背景以BP + PID下控制器，若期望输出是单阶和余弦，那么仿真跟踪效果不错，但若期望输出凛（K）= 1700，那么BP输出KP，KI，KD都为南，关键技术这是什么原因啊？应该怎样改进，才能使实际输出你（K）跟期望输出一致仿真程序以下为MATLAB？

matlab pid 控制器

说明：最近的K-SVD算法的学习过程中，采用稀疏编码部分OMP跟踪算法，尤其是对于本摘要。解决问题：其中D为过完备字典中，已经给出，Y是原始信号中，X的未知。其基本思想的OMP算法是：贪婪迭代方法来选择D列后面，以便与相关的当前冗余最大程度所选列向量的每个迭代中，减去从原始信号向量的相关部分，并多次迭代过...

matlab

说明：这是一个解决经典的关联规则挖掘问题中的Aprior算法，通过该算法可以得到非常详细的k（k>=1）频繁项集！

matlab 算法 数据挖掘 aprior 关联 规则

说明：卷积码将k个信息比特编成n个比特，但k和n通常很小，特别适合以串行形式进行传输，时延小。 维特比译码是根据接收序列在码的格图上找出一条与接收序列距离（或其他量度）为最小的一种算法。它和运筹学中求最短路径的算法相类似。算法所保留的路径与接收序列之间的似然概率为最大，所以又称为最大似然译码。

matlab 算法 Viterbi 译码 卷积码

说明：k-均值是非常敏感的初始化。一个错误的初始化可以延迟收敛或甚至错误的聚类结果。均值漂移是相当强大的初始化。通常情况下，均值漂移是运行的每一点或点的特征空间中的[ 2 ]的一致选择。同样，k-均值是敏感的异常值，但均值漂移是不是很敏感。

matlab 均值 适应 漂移