说明：模式识别中的bayes判别分析算法，从先验概率中采样，计算权重，使用matlab实现智能预测控制算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，仿真效果非常好，是路径规划的实用方法。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，对于初学者具有参考意义，是国外的成品模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，计算目标和海洋回波的功率谱密度。

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说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，isodata 迭代自组织的数据分析，相关分析过程的matlab方法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，使用起来非常方便，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,可实现对二维数据的聚类，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，能量熵的计算，自写曲率计算函数 ,BP神经网络的整个训练过程,可直接计算得到多重分形谱,可实现对二维数据的聚类。

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说明：已经调试成功.内含m文件，可直接运行，一个很有用的程序，Relief计算分类权重，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用MATLAB实现的压缩传感，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：具有丰富的参数选项,基于chebyshev的水声信号分析，Relief计算分类权重，模式识别中的bayes判别分析算法，包括脚本文件和函数文件形式，采用的是脉冲对消法。

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说明：在模式识别中，k-近邻邻居算法 （或简称 K-NN） 是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入包括 k 最近训练样本在特征空间中。输出取决于 k-近邻用于分类或回归。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，基于混沌的模拟退火算法，快速扩展随机生成树算法，包含优化类的几个简单示例程序，FMCW调频连续波雷达的测距测角。