在许多三维人脸应用中,人脸姿态校正是数据预处理过程中的重要一步.针对三维人脸顶点法向量的分布特性,提出一种基于鼻子区域检测的三维人脸姿态自动化校正方法.首先,对三维人脸顶点法向量进行无监督聚类,将具有相似属性的三维人脸顶点聚集到一类;然后提出一种基于无向图的三维人脸分割算法,将三维人脸分割成为若干区域,每个区域使用平均自旋图描述;再使用支持向量机分类器挑选鼻子区域,并根据模板三维人脸的姿态,对输入人脸进行三维仿射变换;最后通过迭代最近点算法获得精确的姿态校正结果.实验结果表明,该方法优于已有方法.

论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分 类准确率。

麻雀算法为2020年的新算法，这里用麻雀算法（SSA）优化支持向量机，并以滚动轴承故障诊断为例子，代码注释较全，适合新手，可以跑出来，本人亲自测试过，绝对可以。

最小二乘支持向量机MATLAB，可用于预测，并且是MATLAB程序的

1、python程序 2、有详细的数据处理过程 3、代码简单清楚，可直接运行

1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

所谓支持向量机(support vector machine)，分为两部分，分别是“支持向量”和“机”。支持向量简单来说就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点。这里的“机”便是一个算法。支持向量机便是一种分类方法，是一种最大间隔分类器。本程序根据支持向量机的算法步骤，进行了底层实现。

基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究：将支持向量机应用与故障诊断！

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Vec2.js 一个通用库，在需要处理二维空间中的点/向量时很有用。 用 var a = new Vec2 ( 10 , 10 ) , // new keyword b = Vec2 ( 100 , 10 ) ; // call the constructor directly console . log ( a . distance ( b ) ) ; // 90 注意事项：大多数Vec2的方法都将returnNew作为最后一个参数。 如果传递的是真实值，则会向您返回一个新向量。 否则，操作将被应用到this和this将被退回。 另外，由于Infinity和NaN非常阴险，因此该库将在检测到这两个库后立即抛出该异常，因此您可以采取措施来修复数据/算法。 支持的运营 变更（[fn]） 添加一个观察者fn ，只要此向量改变，该观察者就会被调用。 在没有函数的情况下