说明：Wishart H a 极化分类，可以对实测数据直接进行操作。
H/A/wishart Wishart分类 极化-实测 Wishart H-a-Wishart
说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用
matlab 分类 源码 测试 svm
说明：可用作数据分类和拟合，深度极限学习机拥有深度学习的优势和自身计算速度快的优势。
深度ELM 深度极限 极限学习机 深度学习 BS+H-ELM
说明：随机森林算法是一个可用于数据分类和显现回归的一个相当不错的算法，可实现很多功能。这个算法只需要将所需文件放入一个matlab路径中即可实现。
随机森林 solutionc2h 随机森林-回归 随机森林-matlab 回归森林MATLAB
说明：BP神经网络进行数据分类，是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。运用梯度下降法。
pullu1e 前向传播 BP分类 梯度下降 前馈神经网络
说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。
哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合
说明：optics 聚类算法,异类挖掘算法，可以挖掘出数据里面的异常数据。
optics算法 异常数据 optics optics聚类 异类挖掘
说明：利用k-means对UCI数据集进行聚类分析，程序中列举了数据集wine和heart数据集
heart数据 聚类数据集 聚类分析 matlab-数据集 UCI中wine数据集
说明：算法流程：选定训练集和测试集-数据预处理-交叉验证选择最佳参数-分类准确率-预测-利用最佳参数训练SVM。
数据预处理 交叉验证 最佳参数 训练SVM SVM
说明：K均值聚类算法，对风电机组功率数据进行聚类分析，包括详细的程序说明。 只要把这两个文件放入一个空文件夹下，在MATLAB中执行m文件，就可得到聚类结果。
K均值 数据聚类 matlab机组 风电聚类 风电-数据
