说明：基于matlab的最近邻算法算法，KNN算法；含有两个文件（即函数），代码精短干练，适合初学者了解这一经典简单高效算法；需准备训练和测试数据，主要用于分类，可和其他分类算法做相应比较，是掌握matlab编程和KNN算法的很好资源和工具。
matlab 分类 近邻
说明：SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。
matlab 分类 回归 svm 初始
说明：BP神经网络的数据分类：语音特征信号分类 这是一个完整的程序代码，适合初学者做一些基础性的研究，简单容易入手。 这里完整的介绍的BP网络的建立和调试，让每个初学者有良好的理解入手能力。
matlab 分类 神经网络 bp 数据
说明：在matlab中实现神经网络分类功能，通过输入训练样本和测试样本，实现训练功能，进而进行分类，是一个简单的神经网络算法，适合初学者。
matlab 分类 神经网络
说明：很好用的svm工具箱，dagsvm对于图像分类效果非常好，分类精度很高，代码清洗简单。
svm工具箱 dagsvm 图像分类
说明：一个简单的PCA计算，用于从图像集中提取特征并使用svm进行分类。
matlab 分类 pca svm 提取 基于 特征
说明：此文件实现自下而上关联向量机方法通过使用单独的函数中计算出的不同的内核函数的多类 RVM 分类。
matlab 分类 代码 程序 关联 向量
说明：用matlab写的最近邻和K近邻法分类器，简单易懂，适合初学者
k最近邻 最近邻分类器 最近邻法 最近邻matlab MATLAB-最近邻
最近邻 K近邻法 分类器
说明：简单的bp神经网络，是一个语音信号的简单建模和处理，结构深度是3层。
深度网络 语音数据 神经网络-层 语音-深度 bp神经网络-matlab
