SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的： 支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界） JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。 还有一个比较通俗的简单版本的：手把手教你实现SVM算法 SVN原理比较复杂，但是思想很简单，一句话概括，就是通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。 针对不同数据集，不同

代码中提供了文档； 运行matlab命令： 文档 CoSkewness 张量和矩阵形式扩展了 Matlab 函数 skewness(x) 的单变量计算。

为了适应复杂的低速率语音通信场合，设计了一种多速率声码器，能够实时完成2.4kb/s，1.2kb/s 和 0.6kb/s 3种速率的编解码算法。利用多种语音特征参数，对清浊音采用有监督学习的支持向量机（Support Vector Machine， SVM）进行判决，解决合成语音的偶发性嘶哑、变调等问题。针对多数声码器选用的DSP片上内存不足需外挂FLASH的问题，TMS320F28335 DSP能够满足多速率语音编解码算法对存储空间的需求，不需要额外设计存储器，在功耗、体积和成本方面具有一定优势。另外，由于采用独特的硬件接口控制方式，很方便地实现了速率的转换功能，大大提高了声码器的灵活性和适用范围。测试结果表明，该多速率声码器合成语音清晰自然，在通信系统应用中表现出了良好的性能。

此函数对输入执行多数表决，即。 计算一维数组的元素并输出出现次数最多的值。 输入可以是数组、'char' 或 'cell'。 请注意，如果您的输入是数组，则该函数将使用非整数值。 有关更多示例，请参见演示。

matlab 加粗代码

一、特征值和特征向量的概念

matlab算法之首行归1化求特征向量.txt

烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。

选取Hu不变矩、手势轮廓的凹陷个数及其周长与面积比为手势识别的主要特征，采用了基于径向基核的SVM分类器进行0~9 十种手势的识别。实验结果表明,在背景单一、光照情况良好条件下，该方法具有很高的识别率，并且简单快速。

向量集像矩阵的列向量一样传递。 该算法利用使用子矩阵（同时有更多向量）的矩阵形式。 我用一个随机的 1000x1000 矩阵（所以 1000 个向量 1000x1）测试了它，结果在 7.4863 秒（5 次执行的平均值......最佳时间 7.2321）