说明：这是一个完善的RVM算法。其性能良好，代码清晰。能够很好的用于分类。

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说明：模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。

说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：利用tglvm算法对两类结果实施迁移学习分类，分类正确率达90%以上。

tglvm算法 迁移学习

说明：我们将使用小波包分解来提取信号的频带信息，并计算每个频带的能量。接下来，我们将使用libsvm和ANN分类器来对这些频带能量进行分类和预测。这个方法将帮助我们更好地理解信号的特征，并为我们提供更准确的分类结果。

小波包分解 频带能量计算 libsvm ANN分类

说明：adaboost算法，可以用于分类数据，图像

图像分类 图像 adaboost算法 数据分类 adboost

说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：knn分类器算法matlab源代码），供大家学习

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说明：对类别不平衡的分类问题的几种算法实现，包括PNN，smote，BP-AdaBoost

类别不平衡 不平衡分类 pnn-adaboost adaboost--matlab Bp—adaboost