核函数

这是一个涵盖支持向量机SVM和各种核函数的matlab程序集，具有广泛的应用价值。

线性核函数（linear）以及高斯径向基核函数（rbf）、D阶（非）齐次多项式核函数（poly）和指数型径向基核函数（erfb）在模式识别与Matlab中的具体应用。

随着支持向量机（SVM）和核函数在机器学习中的重要性日益突出，MATLAB提供了一种有效的编程工具。这些经过调试的程序代码能够帮助研究人员和工程师在实践中应用这些高效算法。

我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。

Matlab开发：核方法工具箱，专为非线性信号处理和机器学习而设计。

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率密度估计'。

最近开始学习支持向量机（SVM），在网络上花费了相当长的时间探索各种程序和软件包。发现了一个不错的matlab m文件，包含一个SVM的demo，特别是径向基函数核（RBF）的实现。希望这个程序能对大家有所帮助。下载、解压并运行demo文件即可。

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针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

来自“Matlab应用开发”网络研讨会的幻灯片和演示文件介绍了如何使用Matlab开发去核细胞复胞膜共同基质。