说明：kfcm，为模糊核聚类算法，用于将低维的数据映射到高维进行分类，是较先进的算法

高维聚类 KFCM-II fuzzy KFCM 模糊核聚类

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。

AUC-SVM 特征选择算法 男女生分类器 svm-auc svm识别分类

说明：Matlab 聚类分析及数据挖掘的一种算法

​Matlab 聚类分析 数据挖掘

说明：svm算法，用于数据挖掘，分类，图像处理。

SVM 图像 分类 ABC算法 ABC SVM svm图像 图像分类

说明：ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效率很高的，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

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：用于信号特征提取、信号消噪，包括广义互相关函数GCC时延估计，实现串口的数据采集，基于欧几里得距离的聚类分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，基于分段非线性权重值的Pso算法。

pso 串口 gcc 提取 函数 分析 基于 实现 可以 包括 估计 得到 信号 特征 用于 非线性 相关 精确 频率 距离 时延 相位 广义 权重 数据采集 分段 欧几里得

说明：SVM算法训练的分类器，对数据进行分类。包含训练和测试数据集，解决分类不平衡问题。

算法 svm 训练

说明：基于遗传算法的bp神经网络对基因芯片数据进行分类，能进行准确的分类，能运行。很实用。

遗传算法 bp神经网络 基因芯片

说明：感应双馈发电机系统的仿真，大学数值分析算法，实现典型相关分析，用于信号特征提取、信号消噪，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，包含位置式PID算法、积分分离式PID，时间序列数据分析中的梅林变换工具，使用混沌与分形分析的例程。

混沌电机 DE-PID 序列聚类 电机包含数据 混沌信号分离