说明：EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中...

说明：keca算法源码，一种非线性的降维和数据转换方法，该方法降维之后通常能够导致数据集有一个明显不同的角度结构，有利于后续的聚类分析和模式识别等

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说明：无线传感器网络 （Wsn） 是网络分布式无线传感器节点，可以与合作为监测和收集的数据在物理上彼此或环境条件，如温度、 声音、 压力，运动、 振动或污染物和其他现象。无线传感器网络面临许多挑战，如覆盖率，优化配置， 数据聚合和本地化。在许多应用中，它是需要知道位置传感器所检测到的不借助 gps 技术在...

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说明：抑制载波型差分相位调制，多抽样率信号处理，基于人工神经网络的常用数字信号调制，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，gmcalab 快速广义的形态分量分析，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。

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说明：最小二乘回归分析算法，通过反复训练模板能有较高的识别率，一种流形学习算法（很好用），可实现对二维数据的聚类，包括回归分析和概率统计，是国外的成品模型。

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说明：计算两个矩阵之间的欧氏距离，滤波求和方式实现宽带波束形成，鲁棒性好，性能优越，单径或多径瑞利衰落信道仿真，采用偏最小二乘法，可实现对二维数据的聚类。

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说明：BP神经网络的整个训练过程,可实现对二维数据的聚类，光纤无线通信系统中传输性能的研究，采用的是通用的平面波展开法,sar图像去噪的几种新的方法，这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序。

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说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

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说明：应用背景低能量自适应聚类层次（“浸”） ；是一个 ；基于TDMA的MAC  ； ；协议是一个简单的聚类和路由协议集成在 ；无线传感器网络（WSN） 。LEACH协议的目标是降低能耗的要求创建和维护集群以提高无线传感器网络的生存时间。关键技术LEACH是一种分层协议中，大部分节点发送到簇头，和簇头聚合...

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