文件交换
稳健回归，稳健多元分析，稳健分类等等…
快速创建出版质量图:自动颜色和副图，统计，小提琴/盒图，等。
小提琴图基于核密度估计，使用默认的ksdensity
夏皮罗-威尔克和夏皮罗-弗兰夏参数假设检验的复合正态性。
特征选择库(MATLAB工具箱)
这个工具箱提供了8种机器学习方法，包括KNN, SVM, DA, DT, NB等，这些方法更简单，更容易实现。
实现主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)
脑MRI肿瘤检测和分类的Matlab代码
计算圆形或方向数据的描述性和推断统计。
一种流形学习与降维算法。
使用形状原语的最小二乘样条建模
绘制两个数据集的Bland-Altman和相关图，包括数据分组。
LORENTZFIT拟合一个单参数或多参数的洛伦兹函数到数据
来自网络研讨会的文件:用于科学家的MATLAB工具-数据分析和可视化介绍
来自网络研讨会的MATLAB文件
一个用于计算互信息、联合/条件概率、熵的自包含包
蚁群算法在离散和组合优化问题中的MATLAB实现
简单的代码实现“最陡下降算法”与最佳步长计算
基于生化约束的模型的创建和分析:COBRA工具箱v3.0
Mann-Kendall非参数趋势检验。
基于ELM的单隐层前馈网络的回归或分类训练。
FITMETHIS找到数据向量的最佳拟合分布，包括非参数。
Benjamini & Hochberg/Yekutieli一套统计检验的假发现率控制程序
这个函数计算10个众所周知的正态性测试的p值。
该函数可视化原始(分组)数据以及平均值、95%置信区间和1个SD。
超级快速和简洁的kmeans集群。
幻灯片和MATLAB®代码为一天前系统负荷和价格预测的案例研究。
模式识别和机器学习工具箱
用置信区间计算6个不同icc中的任何一个
这个练习估计语音信号(即PDF)的统计属性。
根据数据创建漂亮的箱线图。你不需要工具箱。简单但功能齐全。
另一个boxplot函数
绘制带有各种显示选项的方框图
创建购物车树的集合，类似于matlab中的TreeBagger类。
基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)在MATLAB中的实现
使用这个GUI，您可以找到适合您的数据的最佳分布。
执行线性判别分析。
基于二值支持向量机分类的多类支持向量机
非参数趋势检验包括使用Mann-Kendall Tau技术的Sen斜率法
混沌系统分析。
样本熵(SampEn)的可忍受的和向量化的实现。
用于创建分类器和回归器集合的简单工具箱。
生成各向同性材料的兰姆波频散曲线
金宝app支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)，降低相关偏差
期望最大化算法
这是一个MATLAB函数，实现了两类数据的ROC曲线。
演示文件从数据分析与MATLAB网络研讨会
基于kNN的多类分类
支持向量回归估计非线性函数的应金宝app用
困倦检测的Matlab代码
计算回归矩阵X方差膨胀因子的2行代码。
计算两个概率分布之间的Kullback-Leibler Divergence
二值分类是通过logistic回归方法确定决策边界来完成的
易于使用克里格插值和置信区间构造
这段代码实现了K-means集群
为不同的情节类型添加意义条和星号
静态(即“传统”静态特征)和动态(即时间序列)分类的模式识别框架。
LDA在MATLAB中实现降维和线性特征提取
本文演示了如何使用PCA对2D数据集进行分类。
绘制数据密度二维分布供人类观看。
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