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基于支持向量机的未知物体分类方法研究，魏朝鹏，何儒勇，针对MNIST手写体数字集，本文利用线性判别分析方法提取出各手写体数字图像的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于鬼成像系统的�

MATLAB实现SVM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。

[SD角度]=最短距离(O,V,Q); 求三个维度中两个向量 O 和 V 之间的最短（垂直）距离。 Q 是连接 O 和 V 的向量。还需要知道每个向量上的一个点来计算 Q (Q=Point1-Point2) SD 是函数返回的最短距离。 角度是两个向量之间的角度。 例子： O = [-0.012918 0.060289 0.998097]； V = [47.9083 -3.8992 65.6425]; 点 1 = [35.4 5.6 -49.4]; 点 2 = [37.4 5.8 32.8]; Q = 点 1 - 点 2； [SD角度]=最短距离(O,V,Q); 算法： 在 3D 空间中，两条斜线之间的最短距离在公共垂线的方向上。 要找到垂直于两个向量（O 和 P）的向量 P=(Px,Py,Pz)，我们需要求解两个联立方程，OP=0 和 VP=0。 虽然三个未知数的两个方程通

MATLAB实现SVM支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,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。

MATLAB实现SVM支持向量机时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据，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。

找到由向量 (x,y) 定义的多边形内的那些点 (xi,yi)。 语法：[xin,yin,Ind]=Inside(X,Y,xi,yi) 其中 Ind 是多边形内的 (xi,yi) 的索引例子： %--- 创建多边形 (x,y) phi=linspace(0,2*pi,50); X=(1+0.2*sin(6*phi)).*cos(phi); Y=(1+0.2*sin(6*phi)).*sin(phi); %--- 随机点 (xi,yi) Nr=20； xi=randn(1,Nr);yi=randn(1,Nr); [xin,yin,Ind]=内部(X,Y,xi,yi); ％ - - 阴谋plot(X,Y,X,Y,'.',xi,yi,'ro',xin,yin,'b.');轴相等;

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！ 5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！