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支持向量机仅将数据分为两类。 此函数通过为测试数据集中的每一行“搜索”正确的类来消除该限制。 这段代码是对Anand Mishra的代码的澄清和优化，可在此处找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33170-multi-class-support-vector-machine 仅与 2 个以上的类一起使用，否则直接使用 svmtrain()。 用法示例： %% SVM 多类示例% SVM 本质上是一对一的分类。 % 这是一个如何使用% 一比一的方法。 训练集=[ 1 10;2 20;3 30;4 40;5 50;6 66;3 30;4.1 42]; 测试集=[3 34; 1 14; 2.2 25； 6.2 63]； GroupTrain=[1;1;2;2;3;3;2;2]; 结果 = multisvm(Tr

此压缩包为全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）历年赛题的集合文档，希望帮助到大家~

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那些希望根据数据对表面进行建模的人z(x,y) 从分散或半分散的形式数据在 matlab 中几乎没有选择 - 主要是网格数据。 Griddata 是用于插值的有价值的工具分散的数据。 但是，当有时它会失败重复或当数据有许多共线时点。 Griddata 也无法推断超出数据的凸包，除非“v4” 选项被使用，这很慢。 Gridfit 解决了所有这些问题，尽管它不是插值。 它在一个表面上构建一个完整的晶格，平滑地外推到角落。 您可以控制数量平滑完成，以及插值方法， 使用哪个求解器等。 此版本允许用户使用新的平铺选项解决更大的问题。 现在构建的曲面的大小基本上没有限制，只要您有足够密集的数据和足够的内存来存储最终的网格曲面。 示例用途可在文件 gridfit_demo.m 中找到， 以及与相同网格数据的比较表面。

UG软件爱你和CAD都是画图的好软件，这个曲面教程应该对大家来说是比较有用的，从别的网站转载过来，大家分享