说明：此方法为两类剪辑近邻法，将两类不可分样本剪辑成可分样本，可作为最近邻法的训练样本。方法的第一步是利用已知样本集中的样本进行预分类，并剪辑掉错分的样本，留下的样本构成剪辑样本集；第二步是利用剪辑样本集和近邻规则对未知样本x进行分类。注意：本程序仅是对样本进行剪辑，没有对考试样本进行分类。

识别 模式 近邻 剪辑

说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化

说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,外文资料里面的源代码，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，D-S证据理论数据融合，多元数据分析的主分量分析投影。

一个 估计 调试 程序

说明：最小二乘回归分析算法，主要是基于mtlab的程序，包含了阵列信号处理的常见算法，包括脚本文件和函数文件形式，大学数值分析算法，gmcalab 快速广义的形态分量分析。

matlab

说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，模式识别中的bayes判别分析算法，相关分析过程的matlab方法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，实现了对10个数字音的识别程序包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

matlab

说明：脑解剖区域的分割是医学图像分析中的基本问题。这项工作的目的是设计一个可以使用磁共振图像数据集进行脑肿瘤定量化的自动工具。脑肿瘤分割方法已在2D和3D MRI数据分割被开发和验证。这种方法不需要任何初始化，然而，其它的方法则需要在肿瘤内部进行初始化初始化。用这个方法，在完成手动分割程序的肿瘤识别后，调...

matlab

说明：迭代自组织数据分析，具有丰富的参数选项,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA），一些自适应信号处理的算法，最小二乘回归分析算法。

matlab 基础 程序 矩阵 编写 求解

说明：用于图像处理的独立分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。

说明：模拟二维情况下的晶粒演化，将计算区域离散为正方形网格，采用周期性边界条件。初始相场值为在（-0.001-0.001）之间服从正态分布的随机数，模拟中引入的第二相颗粒近似为圆形。模拟中参数如下：p=36，dx=l，dt=0．1，k=0．5，L=1.0，m=1．0，网格节点数为300x300。

matlab 求解

说明：适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相...