说明：adaboost算法，可以用于分类数据，图像

图像分类 图像 adaboost算法 数据分类 adboost

说明：利用GK算法进行数据聚类。GK算法是一种改进的模糊聚类算法，在FCM的基础上改进的，能够识别不同形状的聚类结构。

GK算法 数据聚类 模糊聚类算法 FCM 聚类结构

说明：深度学习中的深度信念网络，用于数据的分类和预测。

DBN 深度学习 深度信念网络 数据分类 数据预测 Deep

说明：用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。

bp ann 分类器

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：本程序主要实现了基于贝叶斯分类的手写数字识别。 1.主程序为recognition.m，运行程序只需打开recognition.m文件运行即可 2.byes算法程序分别在bayes_erzhi.m文件、bayes_leasterror.m文件和bayesleastrisk.m文件...

贝叶斯 贝叶斯分类 贝叶斯分类器 数字识别 手写数字识别 bayes法

说明：随机森林算法在图像特征分类回归中的应用，通过结合神经网络进行更好的特征数据处理。

森林算法 图像特征 神经网络

说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

集成学习matlab 深度旋转森林 旋转森林 Rotation Forest

说明：卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。自己可已加入数据，和修改梯度。

卷积神经网络 神经网络 语音分析 图像识别

说明：天牛须搜索( beetle antennae search，BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为: 当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向...

天牛须 粒子群多目标 天牛须算法 BAS-MATLAB 天牛须搜索