通过matlab代码实现PCA算法程序设计步骤： 包括1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和 vxkKar 特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数以及 XwPcugM值 4、降序排列特征值，编译通过达到很高的性能。

minkowski_addition 计算点的两个向量的Minkowski和（集合扩张）

vectfit.py Python中复制。 若要使用，请将vectfit.py放在路径上的某个位置 import vectfit import numpy as np # Create some test data using known poles and residues # Substitute your source of data as needed # Note our independent variable lies along the imaginary axis test_s = 1j * np . linspace ( 1 , 1e5 , 800 ) # Poles are produced in complex conjugate pairs test_poles = [ - 4500 , - 41000 , - 100 + 5000j

Knowhere 是下层向量查询库（如Faiss、HNSW、Annoy）和上层服务调度之间的操作接口。同时，异构计算也由 Knowhere 这一层来控制，用于管理索引的构建和查询操作在何种硬件上执行。

Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。用户在任何部署环境中均可获得始终如一的用户体验。 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计。

双SVM 双支持向量机的MATLAB实现 参考文件： Jayadeva，Khemchandani，R。和Suresh Chandra。 “ ”关于模式分析和机器智能的IEEE事务29.5（2007）：905-910。

可以输入同样维数的x，y向量，然后调用该函数，可以求出差商表，并求解出牛顿迭代函数

变压器绕组的热点温度过高，会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度，对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)作为边缘计算模型，将变压器油中气体色谱分析数据信息与变压器负载电流、环境温度、顶层油温、上死角温度等变压器运行信息结合，构建监测系统架构，预测变压器的平均油温，并计算出绕组热点温度。将所提方法得到的数据与实测数据进行对比，结果利用LSTSVR模型实现了变压器平均油温及绕组热点温度的准确预测，且该模型的预测精度优于最小二乘支持向量回归机模型，有效地提高了绕组热点温度测量的精度。现场实例也证明了所提方法的有效性和可靠性。

使用Jacobi方法求取对称矩阵特征值和特征向量，vs2008下的

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。