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- KNN classifiers, training is training set, testing is test set, D is the distance, D=1 is mandistance D=2 is 欧氏距离 D=3是 infinite norm K is the number of selected neighbors- KNN classifiers, training is training set, testing is test set,
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fenleiqi
- 本程序给出了从背景中分离出行人的matlab源代码.采用提取好的背景和行人的HOG特征,而这些特征又分为未分块和分块两组,所谓分块就是将图片进行细分,提取的特征更细.最后用最小欧氏距离法分类.-This procedure gives the background to separate from the travel people matlab source code. By extracting a good background and pedestrian HOG features, a
rice
- 对图像求反，并采用欧氏距离，应用分水岭对米粒进行分割-rice water
Euclid_100722
- 欧氏距离算法计算错误位置多项式，是Berlekamp-Massey的替代算法。消耗的硬件资源比Berlekamp-Massey算法多，但是可以更节省运算时间。-Euclidean distance algorithm to calculate the error position polynomial, is an alternative Berlekamp-Massey algorithm. The consumption of hardware resources is more than
qam
- 一、 本程序采用16QAM调制方式，对一串2进制信源进行调制，用升余弦滚降函数进行基带调制，再调到高频信道；在信道上加入高斯白噪声，运用匹配滤波器解调，画出解调星座图，运用最小欧氏距离译码判决，计算误比特率。-First, the program uses 16QAM modulation, the source of a string of two binary modulation, with the Raised Cosine modulated baseband functions, a
TSP
- 欧氏旅行售货员问题是对给定的平面上n 个点确定一条连接这n 个点的长度最短的哈密顿回路。由于欧氏距离满足三角不等式，所以欧氏旅行售货员问题是一个特殊的具有三角不等式性质的旅行售货员问题。它仍是一个NP 完全问题。最短双调TSP 回路是欧氏旅行售货员问题的特殊情况。平面上n 个点的双调TSP 回路是从最左点开始，严格地由左至右直到最右点，然后严格地由右至左直至最左点，且连接每一个点恰好一次的一条闭合回路。-Euclidean traveling salesman problem is a giv
disteu
- 语音/心音信号中的计算欧氏距离matlab源代码，已调试过，可以用-in speech signal or heart sounds accounting for Euclidean distance with matlab codes
sfrz
- 基于等距映射( ISOMAP) 非线性降维算法, 提出了一种新的基于用户击键特征的用户身份认证算法, 该算法用测地距离代 替传统的欧氏距离, 作为样本向量之间的距离度量, 在用户击键特征向量空间中挖掘嵌入的低维黎曼流形, 进行用户识别。用采集 到的1 500 个击键模式数据进行实验测试, 结果表明, 该文的算法性能优于现有的同类算法, 其错误拒绝率( FRR) 和错误通过率 ( FAR) 分别是1.65 和0 , 低于现有的同类算法。-Based isometric map (ISO
LED--Brightness-test
- 本程序主要是通过模板匹配的方法来对LED显示模块上的每个灯进行亮度检测。主要是根据模板图像和已知的图像的欧氏距离来进行检测。-This procedure is mainly through template matching method to the LED display module detects the brightness of each lamp. Mainly based on the template image and the known image of the Eucl
DBSCAN
- 代码实现了DBSCAN算法，使用C++语言编写，VS2008工程。距离采用欧氏距离，注释详细，可作参考。-Code of DBSCAN algorithm, using C++ language, VS2008 project. From the Euclidean distance, detailed notes, for reference.
KMeans
- 采用C++实现Kmeans聚类算法，距离的计算采用的是欧氏距离。数据集是weka自带的data里面的iris.arff数据集。假设样本所有属性都是数值属性，不考虑分类属性。-C++ implementation Kmeans classic clustering algorithm, the distance is calculated using the Euclidean distance. Data set is data that comes inside weka iris.arff
classifier_distance
- 经典的距离分类器，采用欧氏距离作为量度，初学模式识别的同学也能看懂-The classic distance classifier, using Euclidean distance as the measure, Pattern Recognition beginner students can understand
distance
- 距离变换，包括路径距离、欧氏距离、棋盘距离变换算法-distance caculate
ISOMAP-Algorithm-Function-xiugai
- 一种实现流形学习ISOMAP的matlab算法 即将mds中的欧氏距离替换为测地距离 保证其拓扑空间不变 实现数据的特征提取-An matlab program that can realize ISOMAP algorithm. To replace the Euclidean distance to the distance measurement.To ensure the realization of the same topological space data feature ext
Mode_similarity
- 按照模式相似性测度算法计算待测样品与样品库中的样品相似度，包括模块匹配法、基于PCA的模块匹配法、基于类中心的欧氏距离法和马氏距离法-Similarity measure in accordance with the mode algorithm to calculate the sample similarity in the sample and sample libraries , including the module matching method based on PCA modu
EM
- 利用欧氏距离计算三维模型的中轴，希望对大家有用！-Medial Axis (MA), also known as Centres of Maximal Disks, is a useful representation of a shape for image descr iption and analysis. MA can be computed on a distance transform, where each point is labelled to its distance t
imageindex
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大 -image index based on texture
Semi-supervised-learning
- 义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K一均值算法很好地应用于半 监督聚类问题。针对K一均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜 索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集 上测试都得到了较好的聚类准确率。-Righteousness of a Euclidean distance and supervision of a mixture of new nearest n
apcluster
- AP聚类算法：Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。-Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离) 也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的