说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：无线传感器网络系统通常包括传感器节点、 汇聚节点和管理节点。大量的传感器节点部署在监视区域，构成一个网络通过自组织的方式。沿着其他的节点一个接一个，将达到汇聚节点的多跳路由协议后，最后达到管理节点通过有线传输数据由传感器节点监测和 （或） 无线互联网 [2]。能源，过程中信号的能力，是非常有限的传感...

matlab 能量

说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

matlab 矩阵 分解

说明：无线传感器网络（WSN）的区域是在科学的新兴和快速增长的领域之一 世界。这带来了有关开发低成本，低功耗和多功能传感器节点。但是，主要事实，传感器节点迅速耗尽能量一直是一个问题，许多能源效率  路由协议已经提出了解决这个问题和维持网络的longetivity。这就是为什么在无线传感器网络路由技术主要集...

matlab 网络 无线 路由 传感器 技术 分层

说明：经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，仿真效果非常好，用于建立主成分分析模型，有均匀线阵的CRB曲线，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。

说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...

matlab EnsembleLearning

说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

matlab 实现

说明：此包的许可证在 license.txt 文件中可用。通过运行 COVID19_LabelMaskAutomation.mlx 脚本，您将下载某些根据单独许可协议获得许可的第三方内容。冠状病毒病 (COVID-19) 是 2019 年发现的一种新的人类疾病，过去从未发现过。冠状病毒是一大类病毒，可导致...

深度学习 人脸口罩检测 人脸检测 口罩检测

说明：ADFNE是一个Matlab语言语法的计算机代码包a）基于随机建模原理生成二维和三维裂缝网络的函数；b）描述合成或导入的二维和三维裂缝网络的函数，包括交集分析、密度测量，连接性指数、聚类和许多其他功能；c）高度简化二维和三维裂缝网络可视化的功能；d）一般性地利用上述阶段并将其应用于实际应用的功能，为...

ADFNE 计算机代码包 裂缝网络的函数 交集分析 密度测量 连接性指数 聚类 裂缝网络可视化功能

说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

matlab