说明：本算法在训练步数、训练时间及其误差精度等方面都优于常规的模糊神经网络，其学习收敛速度快、误差曲线也更稳定。
说明：LIBSVM中的SVDD（Support vector data descriiption）算法，直接可用，可通过修改参数gamma和参数C来控制最后剩下的支撑矢量的数量。
说明：adaboost 弱分类器构成强分类器算法，并作图，分析样本数对性能的影响
说明：这是本人的课设的代码和照片，汽车牌照的识别，采用到二值变换，图像字符分割，及模式识别中的数字识别方法。基于matlab平台来操作的
说明：蚁群聚类算法，较好的实现了带聚类数据的聚类，已知了聚类数目。
说明：采用粒子群矢量量化算法生成图像矢量量化的最优码书，可以任意设定种群数与迭代代数。程序结果产生最优码书与平均误差。
particle-swarm Vector-Quantization 粒子群-程序 粒子群 codebook-from-image
说明：为本人毕业设计里，粒子群算法的一个应用，求解51个城市的TSP问题，城市的个数和位置都可以改动，并与遗传算法求解的结果进行对比!
说明：这是一个BP神经网络的基本程序，隐藏层数可以任意设置。
说明：mean shift 的经典实现源代码，可以做为基核，大量改用
mean-shift-matlab mean-shift mean-shift matlab-mean-shift mean
说明：神经网络的结构选4-5-3，学习速率为0.28，惯性系数为0.04，加权系数初始值取-0.5-0.5上的随机数。