说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权...

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说明：分布式的存储系统提供可靠的访问，通过遍布单独不可靠节点冗余数据。一般来说，在这种系统中，文件的大小M 将分为 k 件，每个大小 k M/，然后这些 k 件进行编码成 n 编码块和存储在 n 的节点。密码学中，秘密共享提供了一个类似的方案，分享一个秘密向一群是指一种技术成员，每一种拥有秘密的一部分。当...

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说明：机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的...

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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：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

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说明：数学建模算法整理

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说明：这是我本科毕业设计论文《基于混沌序列的加密图像隐藏技术的设计与实现》，就是把一张图片加密后隐藏在载体图像中，可以抵御各种攻击，用到了Matlab，里面包括开题报告，论文，可执行程序。本文系统介绍了混沌加密、信息隐藏技术。归纳了混沌加密、信息隐藏的分类、特性与应用，给出了混沌加密、信息隐藏的原理和基本...

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说明：应用背景在科学计算与工程技术等很多领域，比如计算流体力学，航空航天工程研究领域的飞船飞行轨道的计算，电路优化设计以及矿藏数值模拟等很多重要的实际问题中。通常采用有限元法，或者有限差分法来离散原微分方程，最终转化为线性方程组的求解问题。关键技术迭代法：用某种极限过程去逼近线性方程组精确解的方法。迭代法...

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