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聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
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聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。-Cluster analysis is a mathematical statistics in the multivariate analysis method, it is to use mathematical methods to quantitatively determine the affinities of samples, which objectively classifie
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多元统计分析中的典型相关分析m代码,可用于多元变化检测，各种统计分析-M code of canonical correlation analysis of multivariate statistical analysis
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背景:快速的将心脏按其特征进行聚类可为后续统计分析和研究带来很大的便利.系统聚类法是将样品或变量按照其性质上的亲疏相似程度进行分类的一种多元统计方法.目的:提出用主成分一聚类分析的方法来描述心脏形态学形状并进行分类,对中国健康成年人的心脏X射线测量的各项指标进行综合评价.方法:搜集了36例健康成年人的胸片,并用MxLiteView软件手动测量了每幅胸片中代表心脏形态学形状常用的10个指标,用Matlab软件对测量指标进行主成分分析,然后对提取出的主成分进行聚类.结果与结论:主成分分析后提取出3个
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多元变化检测（MAD）、最大自相关因子（MAF）、典型相关分析（CCA）、主成份分析（PCA）的Matlab代码-Matlab code to perform multivariate alteration detection (MAD) analysis, maximum autocorrelation factor (MAF) analysis, canonical correlation analysis (CCA) and principal component analysis (PC
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Principal component analysis of multivariate data analysis projection, A complete set of brothers, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance.
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Principal component analysis of multivariate data analysis projection, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction.
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Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, Achieve canonical correlation analysis.
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Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, The signal spectral analysis and filtering, Realization of 10 digital audio recognition progra.
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Correlation analysis process matlab method, Weighted acceleration, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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用于多元图像分析的MIA_Toolbox利用许多特定于图像的功能扩展了已经完善的PLS_Toolbox功能，并且基于PLS_Toolbox界面构建，以简化和直观地分析多元图像。(MIA_Toolbox for Multivariate Image Analysis expands the already comphrehensive PLS_Toolbox functionality with many image-specific functions, and builds on PLS_To
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