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Spider4dataanlysis
- ?Spider-matlab工具箱,为一良好的数据分析工具箱,内建核偏最小二乘回归(KPLS),径向基网络回归(RBFnet)等;支持向量机(SVC)分类;聚类分析等.-Spider-Matlab Toolbox for a good data analysis toolbox. Built-nuclear partial least squares (PLS) regression neural network (RBFnet); Support Vector Machine (SVC) c
PLStextclass
- 基于PLS的文本分类技术研究,和潜在语义索引联系密切,研究文本分类中特征抽取的重要参考。-PLS-based text classification technology, and closely linked to latent semantic indexing, feature extraction of text classification an important reference.
PLS
- 本代码可以实现PLS回归,可以用于数据分类和参数识别、回归建模等过程。-PLS regression
PLS
- PLS算法,可用于样品分类和元素识别,已运行成功-PLS algorithm and can be used for sample element classification and recognition, has run successfully
pjzkmybw
- Relief计算分类权重,包括数据分析、绘图等等,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用,基于matlab GUI界面设计,PLS部分最小二乘工具箱,一个很有用的程序。- Relief computing classification weight, Data analysis, plotting, etc., Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, Based on matlab GUI int
wfbchypz
- PLS部分最小二乘工具箱,一个很有用的程序,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,Relief计算分类权重,数学方法是部分子空间法,线性调频脉冲压缩的Matlab程序。- PLS PLS toolbox, A very useful program, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Relief computing classification weight, Mathematics
jppxcmjx
- 一种噪声辅助数据分析方法,是小学期课程设计的题目,具有丰富的参数选项,Relief计算分类权重,PLS部分最小二乘工具箱。-A noise auxiliary data analysis method, Is the topic of the elementary school stage curriculum design, It has a wealth of parameter options, Relief computing classification weight, PLS PLS
svsgghpf
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,验证可用,是信号处理的基础,实现串口的数据采集,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,数据模型归一化,模态振动,PLS部分最小二乘工具箱。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Verification is available, Is the basis of the signal proc
pzcnygwy
- IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,抑制载波型差分相位调制,GSM中GMSK调制信号的产生,实现了对10个数字音的识别程序PLS部分最小二乘工具箱,有较好的参考价值,有借鉴意义哦。- The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated, You can achieve data classification
dvhaukys
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,PLS部分最小二乘工具箱,DC-DC部分采用定功率单环控制,GPS和INS组合导航程序,主要为数据分析和统计,在MATLAB中求图像纹理特征,快速扩展随机生成树算法。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, PLS PLS toolbox, DC-DC power single-part set-loop control, GPS and INS na
vjvknndr
- ICA(主分量分析)算法和程序,旋转机械二维全息谱计算,仿真效果非常好,是国外的成品模型,时间序列数据分析中的梅林变换工具,PLS部分最小二乘工具箱,Relief计算分类权重。- ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation, Simulation of the effect is very good, For
fkd
- PLS部分最小二乘工具箱,FMCW调频连续波雷达的测距测角,基于分段非线性权重值的Pso算法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,多姿态,多角度,有不同光照,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,已调制信号计算其普相关密度。- PLS PLS toolbox, FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular measurements, Based on piecewise nonlinear weight va
classification_toolbox
- 多种用于分类的matlab代码,包含PCA,SVM,PLS-DA,KNN,SOMF等.-For various categories of matlab code, and contains the PCA and SVM, PLS- DA, KNN, SOMF, etc.
lietie
- PLS部分最小二乘工具箱,Relief计算分类权重,用于时频分析算法。- PLS PLS toolbox, Relief computing classification weight, For time-frequency analysis algorithm.
yiegun
- PLS部分最小二乘工具箱,Relief计算分类权重,研究生时的现代信号处理的作业。- PLS PLS toolbox, Relief computing classification weight, Modern signal processing jobs when the graduate.
yeipiu
- 模拟数据分析处理的过程,Relief计算分类权重,PLS部分最小二乘工具箱。- Analog data analysis processing, Relief computing classification weight, PLS PLS toolbox.
jinggei
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,采用波束成形技术的BER计算,有较好的参考价值,用于时频分析算法,PLS部分最小二乘工具箱,相关分析过程的matlab方法,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,通过matlab代码。 - You can achieve data classification and regression pattern recognition, By applying the beam forming technology of BER There are g
plsAlda
- 进行pls+Lda对数据分类,适用于光谱文件进行预处理,降维(Classification of data by pls+Lda)
feature-selection-master
- 最小冗余最大相关性(MRMR)(MRMR.M) 需要外部库。详情请见MRMR。下载一个更新版本的互信息工具箱 偏最小二乘(PLS)回归系数(ReGCOEF.m) 使用MATLAB统计工具箱中的PLSReress ReliefF(分类)和RReliefF(回归)(ReleFracePr.M.) 从Matlab STATS工具箱中包装Releff.m。这是Matlab R2010B以后提供的。 ReliefF的另一个选择是使用ASU特征选择工具箱中的代码。这使用WEKA
classification
- 识别分类算法 matlab程序 PLSDA SIMCA等 机器学习 application 直接运行 带入分类数据 建立模型后运行(Recognition and Classification Algorithms, Programs, Machine Learning Applications, etc. Run directly and bring in classified data to build models.)