说明：模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。

剪辑近邻法 特征选择 PR_code是什么 K. 特征选择-matlab

说明：模式识别中的线性分类器的设计，包括感知机，最小二乘法和支撑矢量机的算法的matlab代码。

最小二乘法-MATLAB 线性分类器-MATLAB 线性分类器 支撑矢量机 感知机

说明：模式识别作业——用平均样本法，平均距离法，最近邻法和K近邻法进行分类

最近邻分类 k-最近邻 分类识别 最近邻距离 K.

说明：几个模式识别的作业程序，自己写的。望指教哦，内容有感知器算法、多类感知器算法以及K均值算法

感知器算法 模式识别--图像 模式识别 moshi perceptron

说明：一个强大的统计模式识别工具箱，包含高斯分类器，高斯混合模型，主成分分析，支持向量机等常见分类方法。

高斯-分类 高斯混合分类 Gaussian-classifier 主成分分析-matlab PRTools-toolbox

说明：自己的模式识别的作业，matlab实现k近邻算法。

k近邻matlab实现 knn K近邻算法 K. Nearest-neighbour

说明：《模式分析的核方法》一书中的源代码，其中有该书的基本介绍和talk！

kernel-matlab 核方法 dualpca-matlab

说明：1.BP神经网络进行模式识别2.用BP网络对非线性系统进行辨识3.一个神经网络PID控制器4.图像处理的PCA算法5.图像处理的穷举算法

图像模式识别 bloodgrz 非线性PID 辨识-神经网络 PCA-BP

说明：模式识别中的k近邻算法，用matlab编写，希望对大家有所帮助

K. K近邻算法 knniris K近邻-结果-matl 识别k近邻

说明：模式分类中应用到的PCA算法，包括其奇异值分解SVD算法。可用来降维提取主元素等。

PCA奇异值 SVD-PCA PCA--svd PCA-奇异值分解 SVD降维