差影法matlab代码 code-of-matlab-PCA 利用库函数实现的主成分分析 其中对应的数据来自网上 实现PCA的方法， 可【1】直接调用Matlab工具箱princomp( )函数实现，也可【2】 自己实现PCA的过程，当然也可以【3】使用快速PCA算法的方法。 （1）方法一：[COEFF SCORE latent]=princomp(X) 参数说明： 1）COEFF 是主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量； 2）SCORE主成分，是样本X在低维空间的表示形式，即样本X在主成份分量COEFF上的投影 ，若需要降k维，则只需要取前k列主成分分量即可 3）latent：一个包含样本协方差矩阵特征值的向量； 实例：假设有8个样本，每个样本有4个特征（属性），使用PCA方法实现降维（k维，k小于特征个数4），并提取前2个主成份的特征，即将原始数据从4维空间降维到2维空间。 对应的代码分别用三种方法进行了实现。

matlab16 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.

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LSTM和SVM实现设备故障诊断(PYTHON代码+数据)； 电机轴承是一个用于支撑电机轴的零件，电机的轴从轴承的内圈穿过，外圈固定在电机壳上。滚珠轴承在内外圈之间有一圈滚珠，当电机旋转时带动内圈旋转，滚珠随之运动。轴承的使用可以避免电机轴与电机外壳产生的较大摩擦。轴承的使用寿命以及可靠性对主机的使用寿命有决定性作用。在机械设备上，有旋转的地方就有轴承。

支持向量机非线性回归通用matlab代码

Python实现SVM（源码+数据）

该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作有效地将输入单个分解为数据中最大方差方向上的正交分量。 因此，PCA 经常用于降维应用，其中执行 PCA 会产生数据的低维表示，可以将其反转以紧密地重建原始数据。 在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（峰态和负熵，在这个包中）。 ICA 与 PCA 的不同之处在于，低维信号不一定对应最大方差的方向； 相反，ICA 组件具有最大的统计独立性。 在实践中，ICA 通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。

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