半成品： 1、目前计算所需参数均已输入； 2、迭代循环有一个发散； 3、最终计算结果有点问题。 需要有识之士批评指正，沟通交流，指出存在问题更好，谢谢

博文python 因子分析中使用的数据

******** 警告 ********* 该程序最初是在 MATLAB 不支持重复测量方差分析时发布的。 但是，自几个版本之前，MATLAB 统计工具箱已添加此功能（请参阅 fitrm 函数）。 因此，该程序现已弃用，不再推荐。 问题是它只支持 fitrm 可以解决的问题的一个非常小的子类。 此外，它可能没有像 fitrm 那样经过广泛的测试，因此它可能不会在所有情况下都产生正确的结果。 我将程序保持原样，但将不再维护。 ****************************** [p, table] = anova_rm(X, displayopt) 执行重复测量方差分析，以比较一个或多个样本（组）中两列或更多列（时间）的均值。 尽管列数（跟进）应该相同，但支持不平衡样本（即每组不同数量的受试者）。

基于机器学习模型的糖尿病预测（MatlabR2020a 9个预测因子和1个目标预测）

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根据粒子群相关改进论文编辑，内部包含粒子群算法源码、改进后粒子群算法代码、测试函数集合文件改进文献来源，两种算法均已编辑为函数模式方便进行对比，亲测可用，可用作论文写作中算法对比。

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遗忘因子法matlab代码AMC：自适应模型组合 该模型组合方案的MATLAB / Octave实现 作者： 日期：2021-05-05 关于 该存储库包含： 自适应模型组合（AMC）方法的两个主要元素的实现： afdlm.m具有自适应遗忘（折扣）因子的动态线性模型。 ConfHedge.m ConfHedge算法的固定共享版本： V.V'yugin和V.Trunov。 。 机器学习（108），425-444（2019）。 用于在相应纸张的模拟数据上重现结果的代码。 首先执行文件reproduce.m 。 这将在两个子目录afSims/和mcSims/创建多个CSV文件，分别用于自适应遗忘和模型组合的模拟实验。 要创建实际的数字，请使用Rscript figures.R 执照 该项目已获得MIT许可。 有关详细信息，请参见LICENSE文件。

已知现有图像尺寸128*128，及范围在1.1-1.9之间的9个不同拉伸系数，在对现有的图像进行不同拉伸后，测试将图像转到频域对拉伸变换后的图像进行重采样因子(拉伸系数)估计，算法通过将对图像的每一行进行二阶差分信号的方差估计，然后对其进行傅里叶变换映射到频域，针对DFT信号中尖峰的位置估计重采样因子。 通过频率估计拉伸字数，并求取估计误差，记录估计正确数量 适合研究插值算法、FFT算法应用的新手小白