之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

1. Matlab实现随机森林算法的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 和 重要性结果图 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

一个完整的迁移学习的过程完整代码

该课题为基于Matlab的水果分级系统。水果厂商为了利润最大化，往往需要将出厂的苹果在销售之前进行分等级包装。以实现利润的最大化。整个设计流程为设计一套传送带的流水线。将每一个水果放到传送带传送带，送到某一个扫描仪的下方。对水果进行俯视的扫描。采集图像的面积，圆形，度色泽等多个参数。进行等级的分类。该设计仅仅实现软件部分。带有一个人机交互界面。可以在界面上面进行参数等级的输入。从而实现水果的等级分类，分为一等品，二等品和三等品。

Matlab分类工具箱

基于Matlab GUI的心电分类界面设计系统代表了可以展示中值滤波等方法，还可以展示特征提取的方法，展示BP,SVM的分类展示系统，还能展示,p.t等采取bp.svm算法的技术研究

SRC (Sparse Representation Classifier) 稀疏表示分类器 SOMP (Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit) 同步正交匹配追踪 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。 此程序为论文仿真，论文题目为： Hyperspectral Image Classification Using Dictionary-Based Sparse Representation 论文地址： http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028 其实只实现了论文里的第一种方法SOMP 各个文件功能简介： isomp_Indiana.m 主程序 SamplesNormalize.m 数据归一化 findlabel2.m 划分训练样本和测试样本 SOMP.m 求稀疏表示矩阵 assig

基于K近邻分类算法的情感识别matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

代码可运行，内含数据集 训练图片是第一类15张，测试图片第一类5张 训练图片是第二类15张，测试图片第二类5张 训练图片是第三类15张，测试图片第三类5张 图片集共60张，训练集图片45张，测试集图片15张 第一类图片、第二类图片、第三类图片可以缺陷识别分类，差、良、优。