说明：数据分组处理算法GMDH源代码是自组织数据挖掘的核心算法，具有很强泛化能力，相比回归分析法可以处理小样本数据

GMDH-matlab gmdh 回归分析法 GMDH-code gmdh-source-code

说明：添加噪声处理，模式识别中的bayes判别分析算法，有借鉴意义哦，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，数据模型归一化，模态振动，matlab编写的元胞自动机。

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说明：供做算法研究人员参考，sar图像去噪的几种新的方法，实现了对10个数字音的识别程序解耦，恢复原信号，实现六自由度运动学逆解算法，对于初学matlab的同学会有帮助。

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说明：正确率可以达到98％，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，有信道编码，调制，信道估计等，连续相位调制信号(CPM)产生，GSM中GMSK调制信号的产生，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

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说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

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说明：非常好的偏最小二乘分析的程序，包含了典型相关分析、主成分分析和多元线性回归。可以根据具体的需要更改代码变成非线性回归，建立多个自变量和多个因变量之间的关系应用很广。包含计算程序和画图表示结果的程序两个m文件。

最小二乘分析 多元线性回归 非线性回归

说明：应用背景应用于大数据挖掘自变量降维，降维、聚类、回归分析，可进行偏最小二乘回归分析关键技术GA变量选择算法，综合考虑因变量与自变量的相关性，得到较低维的自变量和较高的交叉有效性值

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说明：一个自己编写的基于简化算法的单因变量的偏最小二乘回归，附带建模预测及奇异点的鉴别。

偏最小二乘 PLS1 PLS1建模预测

说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：高斯过程回归模型，适用多维数据，适当的修改就可以用于自己的数据，预测精度很高，类kriging模型