主成分分析PCA详解及MATLAB实现的原始数据文件

matlab矩阵标准化代码RegEM：正规化的期望最大化 该存储库包含用于以下目的的Matlab模块的集合： 从不完整的数据集中估计平均值和协方差矩阵，以及 不完整数据集中缺失值的归因。 这些模块实现了以下内容中描述的正则化EM算法 施耐德（T. Schneider），2001年：气候杂志（Journal of Climate），第14卷，第853-871页。 高斯数据的EM算法基于迭代线性回归分析。 在正则化的EM算法中，正则化的估计方法取代了传统的高斯数据EM算法中回归参数的条件最大似然估计。 这里的模块提供了被截断的总最小二乘法（具有固定的截断参数）和具有回归分析的岭回归作为正则化估计方法。 正则化EM算法的实现是模块化的，因此执行回归参数的正则化估计（例如，岭回归和广义交叉验证）的模块可以交换为其他正则化方法和其他确定正则化参数的方法。 Per-Christian Hansen的正则化工具包含Matlab模块，这些模块实现了可用于适应EM算法框架的正则化方法集合。 正则化EM算法的广义交叉验证模块改编自Hansen的广义交叉验证模块。 在正则化EM算法的Matlab实现中，重点

matlab矩阵求逆的源码Armadillo：用于线性代数和科学计算的 C++ 库 版权所有 2008-2019 Conrad Sanderson () 版权所有 2008-2016 澳大利亚国家 ICT (NICTA) 版权所有 2017-2019 阿罗约联盟版权所有 2017-2019 Data61, CSIRO 快速链接 内容 一、简介 Armadillo 是用于线性代数和科学计算的高质量 C++ 库，旨在在速度和易用性之间取得良好的平衡。 它对于直接在 C++ 中进行算法开发和/或将研究代码快速转换为生产环境非常有用。 语法 (API) 特意类似于 Matlab。 该库为向量、矩阵和立方体以及 200 多个相关函数（例如连续和非连续子矩阵视图）提供了高效的类。 通过与 LAPACK 或其高性能替代品之一（例如 OpenBLAS、Intel MKL、Apple Accelerate 框架等）的集成，提供了各种矩阵分解。 复杂的表达式计算器（通过 C++ 模板元编程）自动组合多个操作（在编译时）以提高速度和效率。 该库可用于机器学习、模式识别、计算机视觉、信号处理、生物信息学、统计

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利用matlab求得一个矩阵的逆矩阵，提供了多种方法。

运筹学线性规划二阶段法matlab矩阵描述，逻辑严密，算法高效，简直完美，操作简单

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Matlab读取文件中的数值矩阵并对其求行和，列和，再将结果写回文件中

matlab矩阵求逆的源码Armadillo：用于线性代数和科学计算的 C++ 库 版权所有 2008-2021 Conrad Sanderson () 版权所有 2008-2016 澳大利亚国家 ICT (NICTA) 版权所有 2017-2021 Data61 / CSIRO 快速链接 内容 一、简介 Armadillo 是用于线性代数和科学计算的高质量 C++ 库，旨在在速度和易用性之间取得良好的平衡。 它对于直接在 C++ 中进行算法开发和/或将研究代码快速转换为生产环境非常有用。 它具有与 Matlab 特意相似的高级语法和功能。 该库为向量、矩阵和立方体提供了高效的类，以及 200 多个相关函数，涵盖了数据处理和矩阵操作的基本和高级功能。 通过与 LAPACK 或其高性能替代品之一（例如 OpenBLAS、Intel MKL、Apple Accelerate 框架等）的集成，提供了各种矩阵分解（特征、SVD、QR 等）。 复杂的表达式计算器（通过 C++ 模板元编程）自动组合多个操作（在编译时）以提高速度和效率。 该库可用于机器学习、模式识别、计算机视觉、信号处理、生物信息