说明：一个关于FUZZY kmeans算法的matlab源程序 有带聚类分析结果
说明：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。该算法代码实现了基于随机森林模型的分类问题。
说明：根据实验数据设计K均值聚类分析分类器，实验数据采用遥感彩色图像，以图像的所有象素为样本集，每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1）选择合适的类别数K和初始聚类中心。2）选择距离测度。3）设计迭代中止条件，或人为设定迭代次数。
说明：若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性，以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级，数目，N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法，编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。
说明：确定权重的方法主要有两大类：一类是主观赋权法，如AHP、专家评分法等；另一类是客观赋权法，如Critic赋值法。各种不同的方法也因其计算方法的不同而使指标的权重大小不同，本文通过具体的案例介绍客观权重赋权法中的Critic赋值法，并附录相关MATLAB源代码。
说明：对于初学者来说有用，一些在MATLAB平台开发的聚类算法，对一些粒子进行分类，效果还挺好的，望采纳
说明：对实际降雨信道环境的模拟，根据不同的降雨概率，得到降雨的类型，以及降雨引起的路径损耗值。对于想要仿真实际环境和信道，可以加入降雨这一干扰，作为对性能评估的一个影响因素，其中涉及到的降雨类型及对应的雨衰减率依据国标。
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