说明:旋转森林最近热门的集成学习分类方法,可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候,基于线性回归的模型就会失效,而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响,基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度,对于潜在数据中的噪声,大型的树倾向于受影响,导致低偏差(过度拟合)或高方差...
说明:生成一个采样频率2000,由50Hz、120Hz、200Hz正弦信号以及噪声信号组成的数字信号,滤掉150Hz>f>100Hz的频率,计算并显示滤波前后的原始数据波形以及功率谱密度。
说明:基于密度的聚类算法它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类