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MATLAB分类工具箱（包含代码）

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简介：
该工具箱专注于MATLAB中的分类任务，其中包含了多种算法的实现，例如神经网络（NN）、支持向量机（SVM）、自适应决策动态分类（ADDC）以及AdaBoost等，并均配备了直观的图形用户界面，方便用户操作和结果展示。

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  • MATLAB分类工具箱（含代码）
    优质
    《MATLAB分类工具箱（含代码）》是一本专注于使用MATLAB进行数据分类的实用指南，内附大量示例代码与详细解释，适合科研人员和工程师学习参考。 关于MATLAB分类的工具箱,它包含了NN（神经网络）、SVM（支持向量机）、ADDC、Ada_boost等各种程序，并且提供了图形界面。
     
  • MatLab分类工具箱-Classification-Toolbox.rar
    优质
    这是一个包含多种机器学习算法和模型的MatLab分类工具箱，适用于数据分类、预测及模式识别等应用场景。 分类工具箱-Classification-MatLab-Toolbox.rar包含了模式识别的MatLab工具箱，其中包括SVM、ICA、PCA、NN等多种模式识别算法。
     
  • MATLAB的聚类分析工具箱
    优质
    MATLAB的聚类分析工具箱提供了一系列用于数据分析和数据挖掘的算法和技术，帮助用户发现复杂数据集中的模式和结构。 这款聚类分析工具包含各种流行的算法以及有效性验证和可视化功能，并提供了详细的英文使用说明文档。
     
  • NSCT工具包（含Matlab代码）
    优质
    NSCT工具包是一款基于Matlab平台开发的软件包，旨在提供先进的非下采样轮廓波变换算法，用于图像处理与分析。该工具包包含丰富的示例代码和详细的文档说明，方便用户快速掌握并应用其功能，适用于科研、教育及工程实践等多个领域。 非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled Contourlet变换, NSCT）的工具包可以直接使用其中提供的函数进行多尺度分析。
     
  • 非凸优化的MATLAB/Octave工具箱：包含软阈值代码
    优质
    本工具箱提供一系列用于解决非凸优化问题的MATLAB/Octave函数，并包括高效的软阈值操作代码。适合科研与教学使用。 软阈值MATLAB代码非凸优化工具箱提供了一个通用求解器，适用于在凸或非凸情况下进行近端梯度下降。它是对GIST算法的完全重新实现，并引入了新的正则化项，如p=1/2的lp伪范数。使用此工具箱时，请引用以下文章：D.Tuia, R.Flamary和M.Barlaud,Non-convex regularization in remote sensing, IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, (to appear) 2016. 该代码解决了形式为min_x f(x) + lambda g(x)的优化问题。提供的求解器用于解决以下数据拟合项f（x）： - 最小二乘（线性回归） - 具有二次铰链损耗的线性SVM - 线性逻辑回归 - 校准的铰链损耗 已实施的正则化项g(x)包括： - 套索 (l1) - 里奇 (平方L2) - 对数和罚分（LSP） - p=1/2 的lp 正则化 - 组套索
     
  • 支持多类别分类的LibSVM MATLAB工具箱
    优质
    简介：本LibSVM MATLAB工具箱支持多种类别的数据分类任务，提供高效便捷的数据处理和模型训练功能。适用于机器学习研究与应用。 libsvm 是一个支持多类别分类的 SVM 工具箱（适用于 MATLAB）。它扩展了 MATLAB 自带的二分类 SVM 分类器的功能，并且可以与 DeepLearnToolbox 配合使用。
     
  • Matlab聚类分析工具箱，非常好用
    优质
    本简介推荐一款优秀的Matlab插件——聚类分析工具箱。此工具箱功能强大且操作简便，是进行数据分类和模式识别的理想选择，极大地方便了科研与工程应用中的数据分析工作。 Matlab聚类分析工具箱非常实用，是进行数据挖掘的理想选择，欢迎大家下载使用，呵呵。
     
  • MATLAB中的水平集分割工具箱代码
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    本工具箱提供了一系列用于图像处理中水平集方法的MATLAB代码，旨在实现精确的图像分割。 1. 本代码被称为工具箱的原因是它实现了多位作者关于水平集的经典算法。 2. 这是一个学习或使用水平集算法的良好资源，但若想了解该代码的具体实现方法，则需要投入一定的时间进行研究。 3. 原作者为Ian Mitchell，来自加拿大英属哥伦比亚大学计算机科学系。
     
  • Matlab文本分析工具箱的实现代码
    优质
    本简介提供了一段关于如何使用MATLAB开发和应用文本分析工具箱的具体实现代码的说明，旨在帮助用户掌握其核心功能与操作技巧。 2020年美赛C题可以通过实现自然语言处理（NLP）来解决。
     
  • MATLAB R-Square代码-MeshPart: 网格划分工具箱
    优质
    MeshPart是一款用于MATLAB环境下的网格划分工具箱，提供了计算R-Square值等功能，旨在帮助用户进行高效的几何建模和分析。 Matlab的r-square代码网格划分工具箱——meshpart包含用于多种图形和网格划分方法的Matlab代码，包括几何、光谱、几何光谱以及坐标二分法。此外，它还提供生成递归多路分区、顶点分割符及嵌套解剖顺序的功能，并且包含了示例网格与网格生成器。 该工具箱支持以下几种分区方法： - 地理部分：基于几何的划分。 - 分镜光谱：采用光谱法进行划分。 - 斯巴达几何光谱：结合了几何和光谱技术的综合方法。 - 坐标部分：坐标二等分。 多路分区方面，该工具箱支持以下几种方式： - 骰子：使用任何2路分区器生成多路分区。 - 测地线递归几何划分：基于测地距离进行多次迭代的几何分割。 - 规格递归谱划分：通过光谱方法实现的多次迭代细分。 顶点分隔符方面，它提供了以下功能： - vtxsep：将2路分区转换为顶点分离器。 - 地质勘探局：从地理划分中提取顶点分离器。 - 规格：基于光谱法生成顶点分割符。 此外，嵌套解剖部分包含以下选项： - 耐久性：利用任何2路分区器进行嵌套解析排序。 - 吉恩德几何嵌套解剖排序：采用几何方法实现的递归划分和重新排列。 - 指定光谱嵌套解剖排序：通过光谱技术执行的多级细分与重组。 关于详细示例，可以参考“test/meshdemo”。