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matlab贝叶斯分类(1)-简单样本集
- 利用matlab实现贝叶斯分类，采取“留一法”选取训练集和测试集，最后返回准确率为0.8571。(Bias classification is realized by MATLAB, and training set and test set are selected by "leaving one method", and the accuracy of return is 0.8571.)
matlab贝叶斯分类(2)-10折10次交叉验证
- 利用matlab实现贝叶斯分类，采用10折10次交叉验证法选取训练集和测试集，进行循环测试，最后返回准确率为0.9184.另外，文件内含数据源。(The Bias classification is realized by MATLAB, and the training set and test set are selected by 90% off 10 times cross validation method, and the cycle test is carried out. Fin
分类器
- 在matlab平台下，简单实现svm分类器功能（数据仓库与数据挖掘课程）(Simple implementation of SVM classifier)
随机森林算法分类、回归
- 随机森林分类器，matlab写的，直接可以运行，不需要该任何东西，详细看readme和案例。-Random Forest classifier, matlab write, direct run, does not require that anything
matlab代码
- 该代码是基于粒子群算法优化的支持向量机，适用于分类问题(The code is based on particle swarm optimization support vector machine, suitable for classification problem.)
Matlab数据分析与挖掘实战-最新完整版
- 这是一本以实践为导向的 MATLAB 数据挖掘实战指南，以真实案例为主线，不仅深入浅出地讲解了数据挖掘建模过程中的各个环节和各项技术（如数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等），而且还为电力、航空、医疗等 10 余个行业的数据挖掘提供了方法指导和解决方案。此外，本书还深入讲解了数据挖掘的二次开发等内容。(MATLAB data analysis)
matlab
- 用于脑电信号分析的matlab算法，对数据进行PCA处理及SVM分类。(The matlab algorithm for EEG signal analysis performs PCA processing and SVM classification on data.)
matlab表情识别
- Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。 结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
randomforest-matlab
- 随机森林分类器的MATLAB代码，方便调用使用随机森林（RF）通过MATLAB平台(MATLAB Code of Random Forest Classifier)
Matlab实现
- 使用两种不同神经网络预测鸢尾花的分类，对两种结果进行比较(Prediction of the classification of irises by two neural networks)
卷积神经网络CNN进行图像分类
- 基于卷积神经网络的图像识别，应用于MATLAB(Image Recognition Based on Convolutional Upgrading Network)
多光谱影像PCA与遍历显示matlab实现
- 基于多光谱影像的地物分类预处理算法，使用matlab将数据tif影像打开，并展示，在数据波段中，使用PCA算法，使得信息集中利于分类。(Preprocessing algorithm of object classification based on multi spectral image)
美赛程序算法分类详解
- 美赛 人员疏散模型 元胞自动机 美国大学生数学建模竞赛MATLAB示例程序(Evacuation Model Based on Cellular Automata)
MATLAB
- 实现遥感图像地物分类，利用了BP神经网络，结果清晰功能强大(Realization of Ground Object Classification in Remote Sensing Images)
PSO优化LSSVM工具箱——分类部分
- PSO-LSSVM分类测试程序代码模板,PSO优化LSSVM工具箱——分类部分(PSO-LSSVM Classification Test Program Code Template, PSO Optimizing LSSVM Toolbox-Classification Part)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- 《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP神经网络的数据分类语音特征信号分类;第2章 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal
鸢尾花分类
- 使用四种方法进行鸢尾花分类：最小距离分类器，K 近邻法，感知器，Fisher 准则。(Four methods are used to classify iris: minimum distance classifier, K-nearest neighbor method, perceptron and Fisher criterion.)
基于PCA的SVM分类
- 选择“BreastCancer”数据集，使用支持向量机(SVM)对其进行分类。作为对比，第一次对特征集直接进行支持向量机分类，第二次对特征集进行主成分分析法的特征提取后，再对特征提取后的特征集进行支持向量机分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(The BreastCancer data set is selected and classified by Support Vector Machine (SVM). For comparison, the first time the featur
基于粒子群优化算法的特征选择SVM分类
- 针对“BreastCancer”数据集，作为对比，第一次对特征集直接进行SVM分类，第二次使用粒子群算法进行特征选择后再进行SVM分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(For "BreastCancer" data set, as a comparison, the first time the feature set is directly classified by SVM, and the second time the feature set is selected
SVM 多分类
- 通过一对多，和多对一的方式，将二分类svm转化成多分类分类器(Through the way of one to many and many to one, the two classification SVM is transformed into a multi classification classifier)