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MATLAB机器学习
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基于MATLAB的C4.5决策树分类器实现
本项目提供了一个完整的C4.5决策树算法的MATLAB实现，支持数据预处理、信息增益比计算、递归树生成与剪枝优化，并能输出分类规则和可视化决策树，适用于分类任务的教学与研究。 -
基于遗传算法优化的MATLAB神经网络参数自动寻优系统
本项目利用遗传算法的全局搜索能力，自动优化神经网络的隐藏层节点数、学习率及激活函数等关键参数，显著提升模型预测精度与泛化性能。系统集成简便，适用于各类回归与分类任务。 -
MATLAB实现基于贝叶斯决策的手写数字识别系统
本项目利用MATLAB开发了一个基于贝叶斯决策理论的手写数字分类器。系统通过训练学习数字特征的概率分布模型，在测试阶段应用贝叶斯公式计算后验概率，并采用最大后验概率准则实现高效准确的手写数字图像识别。 -
MATLAB实现高维空间正则化最优仿射判别分类系统
本项目基于ROAD方法开发MATLAB线性分类器，通过L1正则化处理高维特征选择问题，在保持计算效率的同时显著提升分类准确率，适用于基因表达数据与图像识别等场景。 -
MATLAB梯度下降多元线性回归分析与预测系统
本项目基于MATLAB实现了多元线性回归的梯度下降算法，支持自定义学习率与迭代次数，提供训练过程可视化、新数据预测及模型性能评估（如均方误差与决定系数）功能，适用于数据建模与预测分析。 -
MATLAB实现的SVM多类分类与参数优化系统
本项目基于MATLAB开发，提供完整的SVM多分类解决方案，包含数据预处理、自动参数调优、交叉验证和性能评估模块。系统能够智能选择最优核函数和惩罚参数，适用于多种数据集分类任务。 -
MATLAB实现的K-紧邻算法多类别数据分类系统
本项目基于MATLAB开发，实现了完整的K-紧邻分类器，支持数据预处理、模型训练和预测。提供多种距离度量方法，自动选择最优K值，并包含分类结果可视化功能，适用于模式识别和数据分析。 -
基于粒子群优化的核极限学习机：MATLAB实现分类与回归算法
本项目提供一种混合智能优化算法，利用粒子群优化（PSO）自动搜索核极限学习机（KELM）的超参数。支持分类和回归任务，能够有效提升模型性能并简化参数调优过程。适用于MATLAB环境下的机器学习应用。 -
MATLAB实现的AdaBoost分类算法训练与可视化项目
本项目提供完整的AdaBoost分类算法MATLAB实现，涵盖数据预处理、弱分类器训练、权重动态更新与模型集成。支持训练过程可视化，直观展示每轮迭代效果，适合机器学习入门与算法实践。 -
MATLAB实现的基于支持向量机的高维数据分类系统
本项目利用MATLAB开发了一个高效的SVM分类器，专门处理高维数据的模式识别与分类任务。系统通过核函数映射和超平面优化，实现多类别自动分类，适用于复杂数据场景。
