说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，研究生时的现代信号处理的作业，包括数据分析、绘图等等,包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：应用背景在课堂上我们没有解决的公开问题是决心%的停止标准-即，需要多少次迭代？请你为自己的思想和修改工具，所以%电视/下午的扩散不需要用户指定的参数（迭代次数）。%的提示：1）var2（X-Y）= 20被称为前；2）当一个迭代算法%收敛？和公司；及；及；及；及；及；关键技术%电视和下午2类图像的扩散...

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说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

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：用matlab编写的k均值聚类程序，可直接运行调用-Prepared by the MATLAB K mean clustering procedures, can be directly run callK-均值聚类算法  1.初始化：选择c个代表点,...,,321cpppp 2.建立c个空间聚...

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说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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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：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

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说明：包括基本的克里金(Kriging)插值法实现代码，仅实现基本方法部分，不包含扩展克里金方法克里金使用普通克里格插值在z和y位置的测量变量z，在未采样位置席，Yi。该函数需要包含变异函数所有必要信息的变量vstruct。vstruct是函数变差函数拟合的第四个输出参数。这是一个基本的，但易于使用的函数...

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说明：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.