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模式识别课件
当预先不知道类型数目,或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时,为了确定分类器的性能,可以利用聚类分析的方法。-When the pre-recognition software does not know the type of number, or parameter estimation and non-parameter estimation it is difficult to determine the different types of categories of probability density function, in order to determine the classifier performance, can make use of cluster analysis method.
当预先不知道类型数目,或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时,为了确定分类器的性能,可以利用聚类分析的方法。-When the pre-recognition software does not know the type of number, or parameter estimation and non-parameter estimation it is difficult to determine the different types of categories of probability density function, in order to determine the classifier performance, can make use of cluster analysis method.
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下载文件列表
第4章 线性判别函数3.doc
第2章 随机模式的分类方法1.doc
第2章 随机模式的分类方法2.doc
第3章 正态分布时的统计决策.doc
第4章 线性判别函数1.doc
第5章 聚类分析4.doc
第5章 聚类分析5.doc
第4章 线性判别函数2.doc
第1章 绪论.doc
第5章 聚类分析6.doc
课堂作业.doc
第5章 聚类分析1.doc
第5章 聚类分析2.doc
第5章 聚类分析3.doc
第1次练习:.doc
第4章 线性判别函数4.doc
第2章 随机模式的分类方法1.doc
第2章 随机模式的分类方法2.doc
第3章 正态分布时的统计决策.doc
第4章 线性判别函数1.doc
第5章 聚类分析4.doc
第5章 聚类分析5.doc
第4章 线性判别函数2.doc
第1章 绪论.doc
第5章 聚类分析6.doc
课堂作业.doc
第5章 聚类分析1.doc
第5章 聚类分析2.doc
第5章 聚类分析3.doc
第1次练习:.doc
第4章 线性判别函数4.doc
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