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MATLAB数据分析
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MATLAB KFCM聚类分析与可视化系统
本项目封装了核模糊C均值聚类（KFCM）算法，提供标准化参数接口，支持多维数据自动聚类与可视化分析，可快速生成隶属度矩阵与聚类中心，适用于数据挖掘与模式识别研究。 -
MATLAB实现基于MeanShift的自适应数据聚类分析工具
本项目提供完整的MeanShift聚类算法实现，支持自动确定聚类中心数量与自适应带宽选择。通过核密度估计与模态搜索技术，无需预设聚类个数即可实现高效数据分组，适用于各类数据挖掘场景。 -
基于MATLAB的SVM回归数据分析与预警系统
本项目利用MATLAB实现支持向量机回归（SVR）算法，对输入数据进行回归分析与异常检测，自动识别异常模式并发出预警提示，适用于工业监控与金融风控等场景。 -
MATLAB实现的K-means聚类多维数据自动分类系统
本项目提供完整的K-means聚类解决方案，支持多维数据自动分类。包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化及结果评估模块，支持自定义K值与自动最优K值选择功能，适用于数据挖掘与模式识别任务。 -
基于MATLAB的ARIMA时间序列预测与可视化分析系统
本项目提供完整的ARIMA时间序列分析框架，支持平稳性检验、模型参数自动识别（AIC/BIC准则）、拟合与预测，并集成可视化功能，适用于金融、气象等领域的时序数据分析。 -
MATLAB多元线性回归数据预测分析系统
基于MATLAB开发的多元线性回归分析工具，支持多变量数据导入、自动建模与统计检验，提供预测结果和可视化图表，适用于经济预测与数据分析场景。 -
MATLAB实现的交叉验证偏最小二乘回归成分数优化系统
本项目提供基于交叉验证的偏最小二乘回归分析工具，通过自动优化成分提取数量，有效处理多重共线性数据。包含数据预处理、交叉验证执行、PLS回归计算和模型评估模块，提升建模精度与效率。 -
MATLAB平台下的BP神经网络公路客流量预测系统
本MATLAB项目实现了基于BP神经网络的公路客流量智能预测模型。通过分析历史客流数据，系统能够学习非线性映射关系，准确预测短期（日/周/月）客流趋势，为交通管理提供数据支持。 -
基于BP神经网络的MATLAB时序预测与分析系统
本项目利用MATLAB构建了基于反向传播(BP)神经网络的时序数据预测系统，包含数据预处理、网络训练、参数优化和预测分析四大模块，支持用户通过界面输入数据并自动完成建模与预测，适用于多维数据的非线性时序分析。 -
MATLAB实现的Apriori关联规则挖掘系统
该项目基于MATLAB实现了完整的Apriori算法，支持从数据中自动挖掘频繁项集和关联规则。通过逐层迭代与剪枝策略，系统高效找出满足最小支持度与置信度的强规则，并提供可视化结果展示，帮助用户快速洞察数据内在关联。
