粗糙集属性约简是一种针对高维数据的降维、去噪和特征选择方法，旨在提升数据质量和模型性能。本文将详细介绍粗糙集属性约简的原理及MATLAB实现过程。 在多维数据中，高维性和噪声问题普遍存在，这会严重影响模型的性能和泛化能力。因此，对数据进行降维和去噪是十分必要的。粗糙集属性约简能够有效实现这一目标，其主要步骤如下： 求正域：通过确定数据的正域，找到数据中的主要特征。 生成未经处理的区分矩阵：根据数据生成初始的区分矩阵。 化简区分矩阵：对区分矩阵进行化简，去除噪声和冗余特征。 求核：确定数据的核，即核心特征。 属性约简：对化简后的区分矩阵进行属性约简，选择最重要的特征。 以下是基于MATLAB的实现代码： 其中，dismatrix.m函数用于生成未经处理的区分矩阵，代码如下： redu.m函数用于对已经处理过的区分矩阵进行知识约简，代码如下： 本文提供的MATLAB代码包括dismatrix.m和redu.m两个函数。dismatrix.m用于生成区分矩阵，而redu.m用于对区分矩阵进行知识约简。用户可以根据需求选择合适的函数和参数，实现粗糙集属性约简。

关于稀疏张量中，利用parafac_als实现parafac分解的代码。是张量分解中的核心算法，配合主函数必不可少的子函数。但是在matlab算法工具包中没有，需要自己编写。

机器人学 机器视觉与控制 MATLAB算法基础.pdf

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

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简单的微机保护仿真程序，热切希望可以有一个交流的平台，可以学习

大学生数学建模matlab算法大全 每章是单独的pdf文件，文件内容可复制，matlab代码可复制

最详尽的Matlab算法，不下可惜。 第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 共有30章，不一一列举了。。。

MATLAB算法实战应用案例精讲-科莫多巨蜥算法-MATLAB实现源代码KMA

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。[1]