决策树与随机森林参考程序

【实例简介】自动设置Simulink模块名是否显示，便于快速搭建模型，实现模型一致性

【实例简介】模拟退火算法具有很好的跳跃能力，能够有效的避免陷入局部最优

【实例简介】

坐标轴转换；

【实例简介】采用电容电流内环、电压外环的v/f控制方法，控制仿真模型主要由dq变换和电压电流双环控制两部分构成。

svm分类的matlab实现

基于PCA的图像压缩Matlab代码，包含经典的Lena图像。被压缩图像必须是正方形的BMP格式图像。

关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据，包含一般SVM，粒子群优化下的SVM，改进粒子群优化下的SVM

gso算法(matlab代码)

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。