说明：一个学习自然场景类别的贝叶斯模型、基于“词袋”模型的目标分类。来源于Feifei Li的论文。是近年来的目标识别模型热点之一。

词袋模型 词袋-场景识别 目标识别 hierarchical bag_words_demo

说明：这个模型是多层感知网模型，是神经网络的一种，可以用来对一组数据训练分类

MLP分类 MLP神经分类 MLP-分类-matlab matlab--MLP MLP--分类

说明：基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

Python

说明：基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

Python

说明：基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

数据分析

说明：基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

数据分析

说明：应用背景isodata聚类算法可以通过类的自动合并与分裂，得到较为合理的类型数目c。它的聚类效果相比于c-均值算法而言具有更好的聚类效果，实现过程更为复杂。适用于聚类各种场合。关键技术 isodata聚类算法中，起始聚合中心的选取对聚类过程和结果都有较大的影响，如果选择的好，则算法的收敛速度快，聚类...

matlab 算法 实现 isodata

说明：混合高斯模型对于给定的数据，可以自动选择最佳聚类数目和聚类中心，并根据判决规则进行收敛，运算很快，非常方便

高斯模型matlab 混合聚类 聚类数目matlab 最佳聚类 cluster

说明：用高斯混合模型进行数据聚类分析的matlab 程序。

数据聚类 混合聚类 高斯聚类MATLAB 高斯混合聚类 matlab-高斯聚类

说明：利用matlab实现的数值型贝叶斯分类器的源代码，可以用来分类或识别，很值得收藏

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