说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：谱分析，自己编写的算法过程，蝶形算法的全过程，详细，便于初学者使用。每一步都有注解，而且还有示例数据移机运行结果，还有个人的一些心得，对于初学者来说，非常有用

说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：利用遗传算法实现车间调度，车间调度是目前调度方面非常火的一部分，本文采用遗传算法将车间调度，很好的减少了人力物力的消耗

说明：应用背景关键技术该算法对 松散关系；K近邻分类器，一个流行的 ；机器学习 ；分类，经常混淆技术k-均值 ；因为 ；K  ；在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心；k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ； ；或Rocchio算法。

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，实现了对10个数字音的识别程序计算互信息非常有用的一组程序,一些自适应信号处理的算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，对于初学matlab的同学会有帮助。

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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：Matlab实现界面友好，调试通过可以使用，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，Pisarenko谐波分解算法,计算互信息非常有用的一组程序,未来线路预测,分析误差。

说明：实现串口的数据采集，算法优化非常好，几乎没有循环，采用了小波去噪的思想，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，基于matlab平台实现,包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度。

说明：在多目标的优化问题中，经常要分析解的收敛性和分布性，这时的多目标问题就会选择标准化测试函数，用来观察Pareto前沿，以此来观察解的分布性和收敛性，也就能分析该算法对于原多目标问题的算法有没有提升。