说明：一种噪声辅助数据分析方法,通过虚拟阵元进行DOA估计，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，调试通过可以使用，matlab小波分析程序，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：这是LIBSVM的源代码包  打开过后仔细阅读readme  然后利用模型的语句对样本训练，接着用测试语句测试模型的准确度

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说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

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说明：SVDD 是一种重要的数据描述方法, 它能够对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类. 在现实生活中目标数据集通常包含多个样本类, 且需要同时对每一个样本类进行超球形描述。

超球形 异类点检测 SVDD

说明：C-均值聚类BP神经网络信号分析与处理方法，对模拟产生的数据样本进行训

聚类样本 bp聚类 信号聚类 bp-聚类 BP-神经网络-matlab

说明：AP聚类算法，里面包含实例，是AP聚类学习的好文件

聚类算法 AP算法 聚类算法实例 ap聚类 site:www.pudn.com

说明：使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。

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说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。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。...

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说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。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。...

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