说明：此方法为两类剪辑近邻法，将两类不可分样本剪辑成可分样本，可作为最近邻法的训练样本。方法的第一步是利用已知样本集中的样本进行预分类，并剪辑掉错分的样本，留下的样本构成剪辑样本集；第二步是利用剪辑样本集和近邻规则对未知样本x进行分类。注意：本程序仅是对样本进行剪辑，没有对考试样本进行分类。

识别 模式 近邻 剪辑

说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

matlab 识别 svm 字体 手写 基于

说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：在葡萄酒制造业中,对于葡萄酒的分类具有很大意义,因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格,采用SVM做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类,从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析,数据里含有178个样本分别属于三个类别(类别标签已给...

matlab 分类 识别 svm 基于 预测 数据 意大利 葡萄酒 种类

说明：基于HOG+SVM对飞机目标进行识别，并加入显著图改善运行速率， 主要程序： data_train.m  训练样本并产生SVM分类器svmStruct detect.m      机场影像块飞机目标检测 hogcalculator.m 计算HOG特征函数 neg.txt    ...

说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本，然后对样本进行随机排列，并分成训练样本和测试样本。由于每次运行，样本都是随机排列的，能够保证测试的有效性。

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：使用MATLAB编写的GA-BP神经网络，可进行多组数据处理 % gap.xls中存储训练样本的原始输入数据 37组 % gat.xls中存储训练样本的原始输出数据 37组 % p_test.xls中存储测试样本的原始输入数据 12组 % t_test.xls中存储测试样本的原始输出数据 12组

gat ga-bp BP神经多输入 数据训练-matlab GA-BP神经网络

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量