说明:1 掌握不同的聚类方法—基于层次与基于划分的方法2 学会层次聚类的单连接算法3 学会K-means算法
说明:用SVM算法实现聚类与分类的例程。内附实验数据,运行结果以及经典参考文献一篇《A New Fuzzy Cover Approach to Clustering》
说明:若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性,以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级,数目,N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法,编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。
说明:基于二维直方图的图像模糊聚类分割方法,内有算法的参考论文。
说明:本程序是一个轻便的动物识别程序,用MATLAB编写,实现的功能是:给定几种动物的训练集,程序进行自动训练,提取特征,形成分类器,当输入新的测试集时,可实现对动物的分类识别。采用的算法为HOG算法。
说明:matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,对HARQ系统的吞吐量分析,能量谱分析计算,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析,在MATLAB中求图像纹理特征,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述。
说明:由于传统的文本特征提取是基于建停用词表(库)进行文本的特征选择,该方式在文本 篇幅和数量巨大的情况下,其建立的停用词表将非常庞大,文本特征词的提取效率非常 低下,本算法采用基于词性的文本特征提取,由于中文词性数量有限,因此文本特征提 取效率很高,便于后期的文本聚类或分类。本算法分词依赖中...