向量测度

本代码库提供 Matlab 代码，用于论文中基于空间正则化超测度的超光谱图像聚类。SalinasA 和 PaviaU 两个真实 HSI 数据集来自。此外，还可以从代码库访问合成 HSI，即 FourSpheres 和 ThreeCube。

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

SVM，挺牛的一个机器学习算法。简单来说，它通过寻找一个超平面来划分数据，目标是让两类数据的间隔最大化，最终提升模型的泛化能力。对于小样本数据集有用，常见于文本分类、图像识别这些领域。最有意思的部分是它的核技巧，能把非线性问题变成线性问题，这样就能更好地复杂的数据集。 SVM 有个核心原则叫做最大间隔，就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类，这样能有效降低过拟合的风险。而且，支持向量离决策边界越近，它对分类结果的影响越大。所以，训练时找到合适的支持向量尤为重要。 说到核技巧，SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核（RBF），每种核函数适应不同的数据情况，比如 RBF

李航老师的《统计学习方法》里的支持向量机部分，笔记整理得还蛮清楚的，适合你刚入门 SVM 或者想快速回顾重点的时候看看。内容不啰嗦，图示也挺直观，看起来不会头大。支持向量机（SVM）这种算法吧，虽然看着数学味儿挺浓，其实搞懂了核函数的核心逻辑，多分类任务都能用得上，比如文本分类、人脸识别这些场景就挺常见的。笔记作者整理了不少实用资源，比如Matlab的代码示例、粒子群优化（PSO）调参数的案例，还有经典的鸢尾花数据集实验，比较全也蛮接地气，配合起来看学习效率更高。哦对了，如果你平时用Python，虽然这些代码是 Matlab 写的，但思路是一通百通的，逻辑和参数选择都能参考。你要是准备搞个毕业

基于定量变量的距离测度，聚类里还挺常用的，尤其是你在混合变量（定量+定性）的时候。定性变量不能直接算距离？用匹配比例法挺顺的，比如性别、学历、职位这种，靠一一比对，按比例给分。嗯，原始数据表稍微麻烦点，但好在方法简单，实用性还挺强。 定量变量的距离计算好理解，比如欧式距离、曼哈顿距离。但你遇上定性变量咋办？最常用的就是匹配比例法。比方说两个用户，一个是女大学中层，一个是女大学高层，那就能给出2/3的匹配值，逻辑通俗，挺适合实际业务场景。 距离矩阵也别忘了，它是聚类的底层逻辑核心。你要做层次聚类、K-means 都绕不开。可以参考这个距离矩阵的应用文章，讲得还不错，操作步骤也清晰。 要是你有定性

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。