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利用Fisher算法的分类程序（含Matlab完整源码及数据）

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简介：
本资源提供基于Fisher线性判别法实现的分类程序，包括详尽注释的Matlab代码和测试数据集，适用于模式识别与机器学习研究。 基于Fisher算法的分类程序（包含Matlab完整源码和数据）

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  • 利用Fisher算法的分类程序（含Matlab完整源码及数据）
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    本资源提供基于Fisher线性判别法实现的分类程序，包括详尽注释的Matlab代码和测试数据集，适用于模式识别与机器学习研究。 基于Fisher算法的分类程序（包含Matlab完整源码和数据）
     
  • 基于Matlab的XGBoost数据分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用Matlab实现XGBoost算法进行高效的数据分类与预测，包含详尽注释的源代码和训练数据集，适合机器学习爱好者研究与实践。 多元分类预测使用Matlab中的xgboost（XGBOOST）进行数据分类预测，适用于多特征输入模型的二分类及多分类任务。程序内注释详细，可以直接替换数据后运行。该程序可以生成分类效果图以及混淆矩阵图。
     
  • 利用CNN卷积神经网络进行数据分类预测（含Matlab完整程序及数据）
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    本项目运用卷积神经网络(CNN)对数据集进行高效分类与预测，提供详尽的Matlab编程实现和相关训练数据，旨在辅助学习者深入理解CNN的应用实践。 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）适用于运行版本2018及以上的环境。
     
  • 利用Matlab实现神经网络分类（含完整源码和数据）.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行神经网络分类的详细教程及代码示例，包括训练好的模型与相关数据集。适合初学者快速上手神经网络编程。 资源内容：基于Matlab实现神经网络进行分类（完整源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： - 计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型开发与优化、智能优化算法应用研究、神经网络预测技术，以及信号处理等领域的科研探索，并在元胞自动机模拟实验和图像处理等方面积累了丰富的经验。此外，在智能控制方案设计、路径规划策略制定及无人机相关项目中亦有颇多建树。
     
  • 基于CNN-SVM的分类预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目采用卷积神经网络与支持向量机结合的方法进行分类预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集。 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测的Matlab代码要求使用2019及以上版本的软件环境。需要提供完整的源码及数据集。
     
  • 利用遗传算法改进BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序与数据)
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    本研究运用遗传算法优化BP神经网络参数，以提高数据分类和预测精度，并提供Matlab实现代码及实验数据。 基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上。
     
  • 【LSTM分类】利用麻雀算法优化LSTM的数据分类方法及Matlab源码.zip
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    本资源提供了一种基于麻雀搜索算法优化长短期记忆网络（LSTM）参数的数据分类方案，并附有详细的Matlab实现代码，适用于科研与教学。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 基于MATLAB的PSO-BP算法在多特征分类预测中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究采用MATLAB平台，结合粒子群优化与BP神经网络技术，开发了一种有效的多特征分类预测模型。文中详细阐述了PSO-BP算法的设计思路及其应用，并提供了完整的代码和实验数据供读者参考学习。 MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）。数据包含12个输入特征，分为四类。运行环境需为MATLAB 2018b及以上版本，程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到你的文件中进行修正。
     
  • 基于Fisher算法及核Fisher算法的分类器设计
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    本研究探讨了基于Fisher判别分析及其核方法扩展的分类器设计方案，优化特征提取与模式识别技术。 为了解决分类问题中的高维导致的“维度灾难”问题，提出了Fisher算法以及基于核方法的Fisher算法来设计分类器。这种方法旨在有效应对数据维度过高带来的挑战。
     
  • 基于Matlab的WOA-VMD算法实现（含完整源码及数据）
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    本项目基于MATLAB开发，结合了WOA与VMD算法，旨在优化信号处理和特征提取。文件包括详尽注释的源代码以及测试所需的数据集，方便研究者快速上手实验。 利用Matlab实现WOA-VMD（鲸鱼优化算法优化VMD变分模态分解）包括完整源码及数据： 1. 该方法通过运用鲸鱼优化算法来调整VMD中的关键参数k、a，从而达到更好的信号分解效果，并且能够生成边际谱、频率图和收敛曲线等结果。 2. 可视化展示了每次迭代过程的变化以及超参数的优化情况，有助于深入理解WOA-VMD的工作机制及其优势所在。 3. 代码具有高度可配置性，用户可以根据需求轻松修改相关变量；同时注释详尽清晰便于阅读与调试。 4. 面向计算机、电子信息工程及数学专业学生，在课程设计项目或毕业论文中均可作为创新点进行研究探讨。 该源码由一位拥有8年Matlab和Python算法仿真经验的大厂资深工程师编写，擅长于智能优化算法、神经网络预测等领域。