有较好的参考价值，是机器学习的例程，pwm整流器的建模仿真，PLS部分最小二乘工具箱,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，主要是基于mtlab的程序。

资 源 简 介

有较好的参考价值，是机器学习的例程，pwm整流器的建模仿真，PLS部分最小二乘工具箱,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，主要是基于mtlab的程序。

详 情 说 明

本文介绍基于MATLAB实现的几类工业场景实用机器学习技术。针对电力电子领域，PWM整流器建模可通过MATLAB/Simulink搭建仿真环境，结合开关函数法或状态空间平均法进行动态特性分析。对于高维数据降维需求，PLS（偏最小二乘）工具箱可实现变量投影与特征提取，特别适用于存在多重共线性的传感器数据建模。

在无监督学习方向，MATLAB提供动态聚类（如k-means改进算法）和ISODATA（迭代自组织数据分析）两种典型实现。动态聚类通过不断调整簇中心和成员完成数据划分，需注意初始质心选择对结果的影响；ISODATA则融合了分裂合并机制，能自动优化聚类数目，适合电力负荷模式分析等场景。这些方法在整流器故障诊断、电能质量分类中具有应用潜力。

开发建议： 调用MATLAB统计与机器学习工具箱函数时，注意预处理步骤（归一化/白化） 工业数据聚类的评价可结合轮廓系数与戴维森堡丁指数 实时性要求高的场景建议生成C代码部署